Corpus2GPT

Corpus2GPT 通过其独特的方法彻底革新了语言模型研究，提供了一个注重可访问性和易用性的用户友好平台。与其它工具复杂的代码库不同，Corpus2GPT 凭借模块化设计，使导航、修改和理解变得轻而易举。凭借全面的文档以及对多种语料库、后端和扩展方案的支持，它适用于从资深研究人员到行业专业人士及爱好者在内的各类用户。体验 Corpus2GPT 带来的语言模型探索未来——简洁与创新的完美结合。

Corpus2GPT 是一项开创性项目，旨在帮助用户使用多样化的数据集（包括本地语言和各类语料）训练自己的 GPT 模型。兼容 Keras，并无缝支持 TensorFlow、PyTorch 或 JAX 后端，它是该领域首批同时提供这三种后端选项的工具之一，为用户提供了基准测试和灵活性。除初始功能外，Corpus2GPT 还致力于发展为一个全面的语言模型工具中心，未来将集成 RAG（检索增强生成）和 MoE（专家混合）等功能。秉持紧跟大语言模型（LLM）前沿发展的承诺，Corpus2GPT 力争成为初学者与资深从业者首选的综合工具套件，提供易于使用的预设和模块，助力构建先进的语言模型。

当前特性： 经典多头注意力机制：Corpus2GPT 目前支持经典的多头注意力机制，这是 Transformer 架构中的关键组件，有助于捕捉输入序列中不同位置间的依赖关系。
解码器：该工具包含解码器模块，是自回归语言模型（如 GPT）生成输出序列的核心部分。
随机采样搜索策略：Corpus2GPT 实现了随机采样搜索策略，在模型推理过程中实现多样化输出。
多语言支持：内置多语言支持，便于在多样化的语言数据集上训练语言模型，促进包容性与可及性。
Sentence Piece 分词器（及向量化器）：利用 Sentence Piece 分词器与向量化器，Corpus2GPT 提供高效的输入数据分词与向量化处理，对于跨语言和跨领域的文本数据预处理至关重要。
GPT 构建器：Corpus2GPT 提供直观的界面用于构建 GPT 模型，简化自定义语言模型的配置与训练流程。
分布式训练工具：支持 JAX 和 TensorFlow 后端的分布式训练，轻松实现大规模学习（支持 CPU、GPU 和 TPU）。