microgpt-c

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大多数Transformer教程都把训练过程当作黑箱来处理，而microgpt-c把字符级Transformer压缩进单个C文件，前向传播、反向传播和Adam优化器全部显式写出，除了标准库外不依赖任何东西。它能在几秒内用大约三万两千个名字完成训练并生成新名字，推理时走专门优化的单token路径，与训练前向传播分开。模型只有4192个参数，却能泛化而非死记硬背，在未见过的数据上表现接近甚至超过参数多近五倍的插值三元模型，这直观展示了小型GPT的学习本质。项目支持macOS、Linux和Windows，利用NEON和AVX2加速，绝大多数机器都能直接跑起来。对想看清GPT内部学习机制的开发者和学生来说，这是一份紧凑的学习材料，而不是生产级工具。