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电子表格实现nanoGPT架构 直观展示Transformer内部机制

nanoGPTtransformer自注意力机制矩阵计算电子表格Github开源项目

这个项目将nanoGPT的完整推理流程实现在电子表格中，包括嵌入、层归一化和自注意力等Transformer核心组件。基于Andrej Karpathy的NanoGPT结构，该电子表格模型包含约85000个参数。通过直观展示Transformer的内部机制和数据流，并支持交互式操作，该项目为深入理解GPT工作原理提供了新颖的可视化方法。用户可以通过探索这个电子表格来更好地掌握Transformer架构的细节。

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介绍相关项目
GPT for Sheets™ and Docs™ - 将ChatGPT和AI功能集成至Google工作表和文档
AI 应用AI工具GPTGoogle Workspace数据处理生成式 AI
GPT for Sheets™ and Docs™是一款Google Workspace插件，可在Google工作表和文档中直接使用ChatGPT等AI模型。该插件集成了OpenAI GPT、Anthropic Claude和Google Gemini等多种AI模型，支持文本处理、数据分析和内容创作等任务。在Google工作表中，它可进行数据清理、分类、提取和翻译；在Google文档中，它能辅助写作、编辑和总结。特别适用于批量重写、翻译和分类等场景，为用户提供高效的AI辅助功能，显著提升内容创作、数据处理和文本分析等日常办公效率。
WebGPT - 基于WebGPU的Transformer模型实现与性能分析
GPUGithubJavaScriptWebGPTWebGPU开源项目模型
WebGPT项目是一款基于WebGPU的Transformer模型应用，使用纯JavaScript和HTML实现。该项目不仅用于技术演示，同时也作为教育资源，支持在主流浏览器中运行，并能管理最多500M参数的模型。主要优化在Chrome v113和Edge Canary等浏览器上，通过WebGPU技术提高运行效率，适合用于学习和研究深度学习模型。
Numerous.ai - 将AI集成到Google Sheets和Excel中的智能解决方案
AIAI工具ChatGPTExcelGoogle Sheets数字营销
Numerous.ai是一款为Google Sheets和Excel提供ChatGPT功能的AI插件。这个简单高效的解决方案让用户可以在电子表格中轻松使用AI。无需API密钥，易于上手，支持团队协作。功能包括生成广告内容、总结文本、清理数据等。适用于内容创作、数字营销、学术研究和产品开发等领域，有效提升工作效率。
GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索
GPT-2Github代码复现开源项目数据预处理模型架构训练循环
本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程，包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低，但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素，如权重初始化、学习率调整等技术细节。
pytorch-transformer - 基于PyTorch的Transformer模型实现与Attention机制全解析
GithubYouTube视频pytorch-transformer实现开源项目步骤注意力机制
该项目实现了基于PyTorch的Transformer模型，通过详细的步骤和代码讲解，辅以‘Attention is all you need’论文的实现和YouTube视频教程，帮助用户掌握并应用Transformer模型。适合从事深度学习、自然语言处理的开发者和研究者。
EDA-GPT - 全方位数据分析工具 支持结构化与非结构化数据探索
EDA GPTGithub大语言模型开源项目数据分析结构化数据非结构化数据
EDA-GPT是一款开源数据分析工具，支持结构化和非结构化数据处理。该工具可分析CSV、XLSX、SQLite等格式的结构化数据，以及PDF和图像等非结构化数据。EDA-GPT提供直观界面，集成多种LLM模型，具备图表生成、数据清理和多模态搜索功能。它简化了数据分析流程，有助于用户快速探索数据并获取洞察。
be_great - 基于Transformer模型的真实表格数据生成工具
GReaTGithub合成数据生成开源项目数据填充生成真实表格数据预训练Transformer模型
GReaT是一个开源框架，利用预训练Transformer语言模型生成真实的表格数据。该工具提供简洁的API，支持数据生成和缺失值填充功能。GReaT适用于Python 3.9及以上版本，通过pip即可安装。这个项目为数据科学和机器学习研究提供了强大的数据生成工具，能够快速创建高质量的合成数据集。
mlx-gpt2 - MLX框架实现GPT-2模型：从零开始的深度学习之旅
GPT-2GithubMLX嵌入层开源项目自注意力训练循环
本项目展示了使用MLX框架从零实现GPT-2模型的完整过程。内容涵盖数据准备、词汇表创建和模型架构设计等核心步骤。该实现仅依赖MLX和NumPy库，可在MacBook上快速训练出能生成莎士比亚风格文本的模型。项目借鉴了Karpathy的GPT教程思路，并通过MLX框架重新实现，为深度学习爱好者提供了实践指南。
Transformers-for-NLP-2nd-Edition - BERT到GPT-4的Transformer模型详解
BERTGPT-4GithubOpenAI APITransformers-for-NLP-2nd-Edition开源项目机器学习
本项目涵盖了从BERT到GPT-4的Transformer模型，提供了在Hugging Face和OpenAI环境下的微调、训练及提示工程示例。还包括ChatGPT、GPT-3.5-turbo、GPT-4和DALL-E的使用示例，包括语音到文本、文本到语音、文本到图像生成等内容。详述了GPT-4 API提示工程和最新平台更新，提供实用的指导与教程。
attention-is-all-you-need-pytorch - PyTorch版Transformer模型，采用自注意力机制
BPEGithubPyTorchTransformer modelWMT 2014 英德翻译开源项目自注意力机制
本项目基于《Attention is All You Need》论文实现了PyTorch版Transformer模型，利用自注意力机制替代传统的卷积和循环结构，在WMT 2014英德翻译任务中表现出色。项目支持模型训练和翻译，部分字节对编码相关部分尚未完全测试，仍在开发中。提供详细的教程，包括数据预处理、模型训练和测试步骤，为用户提供全面指导。
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