Un taller de programación para comprender el entrenamiento de modelos de lenguaje. El kit implementa embeddings de caracteres, una capa oculta tanh y una salida softmax, con retropropagación explícita. Su corpus didáctico se divide cronológicamente en datos de entrenamiento y validación.
Esta pequeña red no es un asistente conversacional ni un modelo fundacional.
Funciones incluidas
- Red neuronal entrenable en CPU
- Retropropagación y verificación numérica de gradientes
- Controles de temperatura y semilla
- Almacenamiento JSON sin pickle
- Corpus original y pruebas automáticas
Licencia y primeros pasos
Código original bajo licencia MIT, copyright 2026 STELLARR STUDIO. Se permite el uso personal y comercial conservando el aviso de licencia. Incluye guías en francés e inglés. Las marcas y dependencias conservan sus propios derechos.
Lea el README para conocer los requisitos, los comandos de inicio, las pruebas y los límites de despliegue. No se incluyen alojamiento, capacidad de cómputo, APIs externas ni asistencia a medida.
Archivos incluidos
.gitignoreexamples/corpus.txtkit.jsonLICENSEREADME.en.mdREADME.mdrequirements.txtTEST_REPORT.mdtest_tiny_lm.pyTHIRD_PARTY_NOTICES.mdtiny_lm.pyverification.json