Files
simple-llm/README.md
Sergey Penkovsky 420c45dc74 Реализация Decoder для трансформера
- Основной модуль декодера (Decoder) с:
  * Self-Attention механизмом
  * Encoder-Decoder Attention слоем
  * LayerNormalization
  * Позиционными эмбеддингами
- Примеры использования с документацией
- Полный набор unit-тестов
- Документация на русском языке
2025-07-21 11:00:49 +03:00

60 lines
1.9 KiB
Markdown

# Simple LLM Framework
[![Python 3.9+](https://img.shields.io/badge/python-3.9+-blue.svg)]()
[![PyTorch 2.0+](https://img.shields.io/badge/PyTorch-2.0+-red.svg)]()
## Основные компоненты
### Токенизация
- `SimpleBPE` - алгоритм Byte Pair Encoding
- `OptimizeBPE` - оптимизированная версия
### Эмбеддинги
- `TokenEmbeddings` - векторные представления токенов
- `PositionalEmbeddings` - позиционное кодирование
### Transformer Layers
- `HeadAttention` - механизм внимания одной головы
- `MultiHeadAttention` - многоголовое внимание (4-16 голов)
- `FeedForward` - двухслойная FFN сеть (расширение → сжатие)
- `Decoder` - полный декодер Transformer (Self-Attention + FFN)
## Быстрый старт
```python
from simple_llm import SimpleBPE, MultiHeadAttention, FeedForward
# 1. Токенизация
bpe = SimpleBPE().fit(text_corpus)
tokens = bpe.encode("Пример текста")
# 2. Полный пайплайн
model = nn.Sequential(
TokenEmbeddings(10000, 256),
PositionalEmbeddings(256, 512),
MultiHeadAttention(8, 256, 32),
FeedForward(256)
)
```
## Документация
- [Токенизация](/doc/bpe_algorithm.md)
- [MultiHeadAttention](/doc/multi_head_attention_ru.md)
- [FeedForward](/doc/feed_forward_ru.md)
- [Decoder](/doc/decoder_ru.md)
## Примеры
```bash
# Запуск примеров
python -m example.multi_head_attention_example # Визуализация внимания
python -m example.feed_forward_example # Анализ FFN слоя
python -m example.decoder_example # Демонстрация декодера
```
## Установка
```bash
git clone https://github.com/pese-git/simple-llm.git
cd simple-llm
pip install -e .
```