我完成了一个完整的LLM训练项目，从下载训练数据集到使用训练好的模型生成文本，整个流程都包含在内。目前支持PILE数据集，这是一个用于LLM训练的多样化数据集。您可以限制数据集大小，自定义默认的Transformer架构和训练配置等等。
这是我在Colab T4 GPU上训练的，拥有1300万参数的LLM生成的文本示例：
在****1978年，公园被归还给了工厂——公共区域被电子围栏隔开，这些围栏紧随车站所在的城市而建。古代西方国家的运河被限制在城市区域内。中国的村庄直接与城市相连，这引发了对美国预算的抗议，而奥丹巴伊纳斯（Odambinais）的未来则是不确定的，财富集中在农村地区。
这个项目更注重学习过程，而不是立即创造出最优秀的AI。
代码、文档和示例都可以在GitHub上找到：
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