GPT-Go 소개
Artem Zakirullin가 공개한 GPT-Go는 Go 언어로 GPT 모델을 처음부터 구현한 프로젝트로, Jules Verne의 소설을 학습 데이터로 사용하여 작동합니다. 이 프로젝트는 Andrej Karpathy의 “Neural Networks: Zero to Hero” 강의를 실습하며 학습하기에 적합한 자료입니다.
GPT-Go는 Go 언어로 작성된 GPT 모델 구현체로, 복잡한 외부 라이브러리 없이 순수 Go 코드로 구성되어 있습니다. 이 프로젝트는 Transformer 아키텍처의 핵심 개념을 직접 구현하고 이해하는 데 중점을 두고 있으며, 학습 데이터로는 Jules Verne의 소설이 사용되었습니다. 코드는 단계별로 구성되어 있어, 기본적인 뉴런부터 시작하여 self-attention 메커니즘까지 점진적으로 학습할 수 있습니다.
기존의 GPT 구현체들은 대부분 Python과 PyTorch를 기반으로 하고 있으며, 복잡한 라이브러리와 프레임워크에 의존하는 경우가 많습니다. 반면, gpt-go는 Go 언어로 작성되어 있어 Go 개발자들이 친숙한 환경에서 GPT 모델의 구조를 학습할 수 있습니다. 또한, 외부 라이브러리 의존성을 최소화하여 코드의 가독성과 이해도를 높였습니다.
GPT-Go의 주요 특징
- 순수 Go 구현: 외부 라이브러리 없이 Go 언어만으로 GPT 모델을 구현하였습니다.
- 단계별 학습: 기본 뉴런부터 self-attention까지 단계별로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다.
- 간단한 실행: 단일 명령어로 모델을 학습하고 실행할 수 있습니다.
- 학습 데이터: Jules Verne의 소설을 학습 데이터로 사용하여, 문학적인 문장을 생성합니다.
라이선스
GPT-Go 프로젝트는 MIT License로 공개되어 있으며, 상업적 이용을 포함한 다양한 용도로 자유롭게 사용할 수 있습니다.
GPT-Go 프로젝트 GitHub 저장소
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