vixhal-baraiya/microgpt-c

它解决了什么问题

它提供了一个用纯 C 编写的、极简且无依赖的 GPT 风格 Transformer 模型实现。这使得无需依赖重型机器学习框架或外部库（除了标准 C 库 libc）即可进行训练和推理。

它如何工作

该项目实现了一个基于字符级别的 Transformer，包含前向传播、反向传播、Adam 优化器和采样功能。它使用两种不同的前向传播路径：一种用于训练（gpt_forward），会存储激活值以供反向传播使用；另一种是专为单个 token 推理优化的路径（gpt_forward_infer）。为了最大化性能，它利用了硬件特定的优化技术，例如 ARM64 的 NEON 和 x86-64 的 AVX2。

适合谁

希望从最基础层面理解 GPT 模型内部工作原理的开发者和研究人员，或需要一个轻量级、高效 C 实现来完成简单文本生成任务的人。

特色亮点

• 无依赖：仅使用 libc 的纯 C 编写。
• 高性能：针对 ARM64（NEON）和 AVX2（x86-64）进行了优化。
• 高效：一个小型模型（4192 个参数），在字符级别任务（如姓名生成）上表现出良好的泛化能力。
• 单文件实现：核心逻辑包含在一个 C 文件中。