Corpus2GPT 以其独特的方法革新了语言模型研究，提供了一个用户友好的平台，注重可访问性和易用性。与其他现有工具相比，这些工具往往拥有复杂且繁琐的代码库，而 Corpus2GPT 以其模块化设计脱颖而出，使用户能够轻松地进行导航、修改和理解。凭借详尽的文档支持以及对多种语言语料库、后端和扩展方案的兼容性，Corpus2GPT 满足了从资深研究人员到行业专业人士乃至爱好者等各类用户的需求。体验 Corpus2GPT 带来的语言模型探索未来——在这里，简单与创新相融合。

Corpus2GPT 是一个开创性项目，旨在帮助用户利用多样化的数据集（包括本地语言和各类语料库）训练自己的 GPT 模型。它兼容 Keras，并无缝支持 TensorFlow、PyTorch 或 JAX 后端，成为该领域首批提供这三种后端选项的工具之一，为用户提供基准测试和灵活性。在初始功能之外，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）等特性。秉持紧跟大语言模型（LLM）前沿发展的承诺，Corpus2GPT 希望成为初学者和资深用户共同选择的首选工具，提供易于使用的预设和模块，助力构建前沿的语言模型。

当前功能：

经典多头注意力机制：Corpus2GPT 目前支持经典多头注意力机制，这是变换器架构中的关键组件，有助于捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。

解码器：该工具包含解码器模块，对于生成自回归语言模型（如 GPT）的输出序列至关重要。

随机采样搜索策略：Corpus2GPT 实现了随机采样搜索策略，使用户在模型推理过程中能够生成多样化输出。

多语言支持：内置多语言支持，使 Corpus2GPT 能够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（和向量化器）：利用 Sentence Piece 分词器和向量化器，Corpus2GPT 实现了输入数据的高效分词与向量化，对于处理各种语言和领域的文本数据预处理至关重要。

GPT 构建器：Corpus2GPT 提供了一个简洁的界面，用于构建 GPT 模型，简化了自定义语言模型的配置与训练流程。

分布式训练工具：支持在 JAX 和 TensorFlow 后端轻松进行分布式学习（包含对 CPU、GPU 和 TPU 的支持）。