Un laboratorio di programmazione per comprendere l'addestramento dei modelli linguistici. Il kit implementa embedding di caratteri, uno strato nascosto tanh e un'uscita softmax, con retropropagazione esplicita. Il corpus didattico è suddiviso cronologicamente in dati di addestramento e validazione. Questa piccola rete non è né un assistente conversazionale né un modello fondazionale.
Funzionalità incluse
- Rete neurale addestrabile su CPU
- Retropropagazione e verifica numerica del gradiente
- Controlli di temperatura e seed
- Archiviazione JSON senza pickle
- Corpus originale e test automatizzati
Licenza e primi passi
Codice originale con licenza MIT, copyright 2026 STELLARR STUDIO. Uso personale e commerciale consentito mantenendo l'avviso di licenza. Guide in francese e inglese incluse. Marchi e dipendenze conservano i rispettivi diritti.
Leggi il README per requisiti, comandi di avvio, test e limiti di distribuzione. Hosting, calcolo, API esterne e assistenza su misura non sono inclusi.
File inclusi
.gitignoreexamples/corpus.txtkit.jsonLICENSEREADME.en.mdREADME.mdrequirements.txtTEST_REPORT.mdtest_tiny_lm.pyTHIRD_PARTY_NOTICES.mdtiny_lm.pyverification.json