MiniModel — 軽量な自己注意型GPT風モデル実験

概要

MiniModelは、小規模なGPTライクモデルの学習パイプラインを簡潔にまとめたリポジトリです。主要ファイルはモデル本体（fast_self_attn_model.py）、データ読み書き・変換ユーティリティ（data_utils.py）、最適化器スクリプト（dev_optim.py）、およびトレーニングエントリポイント（trainGPT-token.py）で構成されています。高速化のためにtorchaoやliger_kernelといった専用カーネルを利用する方針が示されており、PyArrowやTensorBoardも依存に含まれています。サンプル数は小さくシンプルな構成のため、研究実験やアルゴリズム検証、最適化手法の試行に向いたリポジトリです。

リポジトリの統計情報

スター数: 13
フォーク数: 2
ウォッチャー数: 13
コミット数: 5
ファイル数: 5
メインの言語: Python

主な特徴

軽量な自己注意ベースのモデル実装（fast_self_attn_model.py）
データ処理用ユーティリティ（data_utils.py）とトークン単位学習スクリプト（trainGPT-token.py）
高速化用ライブラリ（torchao、liger_kernel）との組み合わせを想定
独自／開発中の最適化器スケルトン（dev_optim.py）を提供

技術的なポイント

本リポジトリは「シンプルさ」と「高速化のための実験」を両立することを意図した構成になっています。fast_self_attn_model.pyは名前から自己注意処理を最適化したモデル実装であることが伺え、計算ボトルネックとなるAttention部分に専用カーネル（liger_kernelやtorchao）を組み合わせて高速化する設計思想が見受けられます。これらのライブラリは低レイヤでの行列演算やメモリレイアウト最適化を提供し、高スループットなトレーニングを実現します。dev_optim.pyは標準の最適化手法（Adam系など）に対して試験的な変更や振る舞いの拡張を行うためのモジュールで、学習率スケジュールや勾配処理のカスタム実装を差し込める構造が想定されます。データ周りではdata_utils.pyがデータの読み込み・トークナイズ・バッチ化・シリアライズに関わる処理を担い、READMEにあるpyarrowの依存は効率的な列指向データ入出力や大規模データの高速読み書きに使うためでしょう。trainGPT-token.pyはトレーニングループのエントリポイントで、モデル初期化、データローダ連携、オプティマイザ設定、ログ出力（TensorBoard）を管理します。なお、READMEのセットアップではtorchaoとliger_kernelがPyTorch ≥2.3やCUDAを前提としている旨の注意があり、GPU上で最適化カーネルを有効にする運用を想定しています。全体として、本リポジトリはミニマムなコードベースにより実験の反復を速めつつ、低レイヤ最適化を試すための足場を提供している点が技術的な核となります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: file
data_utils.py: file
dev_optim.py: file
fast_self_attn_model.py: file
trainGPT-token.py: file

まとめ

学習と高速化実験を手早く始めたい研究者向けの小型実装。

リポジトリ情報：

名前: MiniModel
説明: 説明なし
スター数: 13
言語: Python
URL: https://github.com/xTimeCrystal/MiniModel
オーナー: xTimeCrystal
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/68882569?v=4

READMEの抜粋：

🛠️ Setup & Training

1. Install Dependencies

First, install the required packages:

pip install torchao liger_kernel pyarrow tensorboard

💡 Note: torchao and liger_kernel may require a recent version of PyTorch (≥2.3) and a CUDA-enabled environment for optimal performance.

2. Prepare Data

Download all files from this repository.
Place them in a single working directory.
Inside this directory, create a subfolder named 128.
Download th…