3000 字节 C 语言实现 GPT-2 聊天机器人

核心实现概述

该程序是 GPT-2 的无依赖实现，包含以下技术组件：

1. 从 TensorFlow 文件加载权重矩阵和 BPE 文件

2. 使用简易字节对编码器进行输入分词

3. 实现基础线性代数库（矩阵运算）

4. 定义 Transformer 架构并执行推理

5. 通过 BPE 解码器反标记化输出

关键技术点

1. 矩阵运算优化

• 实现 KV 缓存和高效矩阵乘法算法

• 支持 OMP 并行计算

• 基础矩阵库仅占 700 字节代码量

2. Transformer 架构

for (int i = 0; i < NLAYER; i++) {  layer_weights = weights + 12*permute;  Matrix qkv = transpose(slice(Linear(LayerNorm(line,4),0),0,T*3,DIM));  // ... 注意力计算等后续处理}

3. 字节对编码

• 采用递归式前缀匹配算法

• 处理 UTF-8 字符的特殊逻辑

• 词表加载实现仅需 300 字节

4. 内存管理

• 预分配连续内存块（最大需 100GB RAM 运行 XL 模型）

• 通过内存复用实现增量式 token 生成

性能表现

• GPT-2 Small 模型在现代机器上每秒可生成多个回复

• ASCII 环境下可在任意设备运行

• 输出质量显著低于现代模型但完整实现功能

代码结构

#include<stdio.h>#include<stdlib.h>// ... 关键数据结构定义typedef struct{  float* i;   int j,k;} A;
#define N(i,j) for(int i=0;i<j;i++)// ... 矩阵运算宏定义I(l,b/k)I(q,b+k)I(u,1./sqrt(b))// ... 主要推理循环while(1){  // 处理用户输入并生成回复}

背景知识

• 基于 2019 年开源的 GPT-2 模型

• 采用 Transformer 架构的 autoregressive 生成方式

• 通过重复预测下一个 token 实现文本生成

该项目完整代码已开源，展示了如何用极简代码实现现代 NLP 核心算法，对理解 Transformer 底层原理具有重要参考价值。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）公众号二维码

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