3000字节C语言实现GPT-2模型
这是一个无依赖的GPT-2实现程序，通过加载原始TensorFlow权重矩阵和BPE文件,使用简单的字节对编码器对输入进行分词,实现基本线性代数包的矩阵运算,定义transformer架构,执行transformer推理,并通过BPE解码器解码输出。整个程序仅用约3000字节C代码实现。

程序经过高效优化,在现代计算机上运行GPT-2 Small模型每次回复只需几秒钟。实现了KV缓存和高效矩阵乘法算法,支持可选的OMP并行化。虽然输出质量不如ChatGPT,但可以实现类似的对话功能。程序在处理UTF-8字符时存在一些问题,运行XL大小模型时可能需要约100GB内存。但使用GPT2-Small进行ASCII文本对话时,基本可以在任何地方运行。
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