200行python代码实现从Bigram模型到LLM

200 行 python 代码实现从 Bigram 模型到 LLM

摘要

从零开始，用200行Python代码实现了一个基于Transformer架构的GPT模型。通过逐步添加self-attention、position嵌入等机制，最终构建了一个完整的语言模型。模型在训练后能够生成更通顺的文本，展示了Transformer的强大能力。代码简洁明了，适合初学者理解和实践，为进一步优化和扩展奠定了基础。