vixhal-baraiya/microgpt-c

解決的問題

它提供了一個以純 C 語言撰寫的最小化、無依賴的 GPT 風格轉換器模型實作。這使得在不需要繁重的機器學習框架或外部程式庫（除了標準 C 庫 libc 外）的情況下，也能進行訓練與推論。

工作原理

該專案實作了字元級的轉換器，包含前向傳播、反向傳播、Adam 優化器以及取樣。它使用兩種不同的前向傳播路徑：一個用於訓練（gpt_forward），會儲存激活值以供反向傳播使用；另一個則是針對單一詞元推論的專用優化路徑（gpt_forward_infer）。為了最大化效能，它利用了硬體特定的優化技術，例如 ARM64 的 NEON 與 x86-64 的 AVX2。

適用對象

希望以最原子層級理解 GPT 模型內部運作機制的開發者與研究人員，或需要輕量、高效 C 實作來執行簡單文字生成任務的人。

特色

• 無依賴：僅使用 libc 的純 C 實作。
• 高效能：針對 ARM64（NEON）與 AVX2（x86-64）進行優化。
• 高效率：一個參數僅 4192 的小型模型，能在字元級任務（如姓名生成）上表現良好。
• 單一檔案實作：核心邏輯全部包含在一個 C 檔案中。