Автор написал токенизатор, RoPE и SwiGLU руками и обучил модель на бытовой видеокарте

Развернуть Unsloth и дообучить Llama 3 за вечер несложно. Автор захотел посмотреть, что будет, если так не делать, и написал всё сам: BPE-токенизатор, RoPE, блоки SwiGLU и цикл обучения на чистом PyTorch.

Получилась EmsyAI версии 4 на 196,7 млн активных параметров: около 180 млн в блоках трансформера, остальное в эмбеддингах словаря примерно на 16 тысяч токенов. Обучение прошло на 1,96 млрд токенов и на потребительской видеокарте.

Ценность тут не в качестве модели, а в том, что каждый слой написан руками и его видно. Если вы читали про RoPE и SwiGLU, но не собирали их сами, это готовый маршрут.