核心实现概述

该程序是GPT-2的无依赖实现，包含以下技术组件：

  1. 从TensorFlow文件加载权重矩阵和BPE文件
    1. 使用简易字节对编码器进行输入分词
    1. 实现基础线性代数库（矩阵运算）
    1. 定义Transformer架构并执行推理
    1. 通过BPE解码器反标记化输出

关键技术点

  1. 矩阵运算优化
    • 实现KV缓存和高效矩阵乘法算法
    • 支持OMP并行计算
    • 基础矩阵库仅占700字节代码量
  5. Transformer架构
  7. for (int i = 0; i < NLAYER; i++) {
  8. layer_weights = weights + 12*permute;
  9. Matrix qkv = transpose(slice(Linear(LayerNorm(line,4),0),0,T*3,DIM));
  10. // ... 注意力计算等后续处理
  11. }
  13. 字节对编码
    • 采用递归式前缀匹配算法
    • 处理UTF-8字符的特殊逻辑
    • 词表加载实现仅需300字节
  17. 内存管理
    • 预分配连续内存块（最大需100GB RAM运行XL模型）
    • 通过内存复用实现增量式token生成

性能表现

  • GPT-2 Small模型在现代机器上每秒可生成多个回复
    • ASCII环境下可在任意设备运行
    • 输出质量显著低于现代模型但完整实现功能

代码结构

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
// ... 关键数据结构定义
typedef struct{float* i; int j,k;
} A;#define N(i,j) for(int i=0;i<j;i++)
// ... 矩阵运算宏定义
I(l,b/k)I(q,b+k)I(u,1./sqrt(b))
// ... 主要推理循环
while(1){// 处理用户输入并生成回复
}

背景知识

  • 基于2019年开源的GPT-2模型
    • 采用Transformer架构的autoregressive生成方式
    • 通过重复预测下一个token实现文本生成

该项目完整代码已开源，展示了如何用极简代码实现现代NLP核心算法，对理解Transformer底层原理具有重要参考价值。 更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）