Um workshop de programação para compreender o treino de modelos de linguagem. O kit implementa embeddings de caracteres, uma camada oculta tanh e uma saída softmax, com retropropagação explícita. O corpus pedagógico é dividido cronologicamente entre dados de treino e de validação. Esta pequena rede não é um assistente de conversação nem um modelo fundacional.
Funcionalidades incluídas
- Rede neuronal treinável em CPU
- Retropropagação e verificação numérica do gradiente
- Controlos de temperatura e semente aleatória
- Armazenamento JSON sem pickle
- Corpus original e testes automatizados
Licença e primeiros passos
Código original sob licença MIT, copyright 2026 STELLARR STUDIO. Utilização pessoal e comercial permitida com conservação do aviso de licença. Guias em francês e inglês incluídos. As marcas e dependências conservam os seus próprios direitos.
Consulte o README para conhecer os requisitos, comandos de arranque, testes e limites de implementação. Alojamento, computação, APIs externas e apoio à medida não estão incluídos.
Ficheiros incluídos
.gitignoreexamples/corpus.txtkit.jsonLICENSEREADME.en.mdREADME.mdrequirements.txtTEST_REPORT.mdtest_tiny_lm.pyTHIRD_PARTY_NOTICES.mdtiny_lm.pyverification.json