Entusiasta de tecnologia demonstra que é possível treinar modelos de linguagem de grande porte com C/CUDA. Numa abordagem inovadora e minimalista, o desenvolvedor mostra que não é necessário depender de bibliotecas pesadas como PyTorch ou Python para treinar GPT-2, um modelo de linguagem amplamente reconhecido. Com apenas cerca de mil linhas de código e organizado em um único arquivo, o exemplo fornecido compila e executa de forma instantânea, equivalendo-se à implementação de referência feita em PyTorch. . Atualmente, o profissional está trabalhando na implementação direta com CUDA, buscando velocidades comparáveis às obtidas com PyTorch, além de otimizar a versão CPU com instruções SIMD. Planos futuros incluem adaptar arquiteturas mais modernas, como Llama2 e Gemma. . O repositório do projeto pretende manter implementações de referência simples e ao mesmo tempo versões mais otimizadas. Para começar, o desenvolvedor sugere o download e tokenização de um conjunto de dados, exemplificando com o 'tinyshakespeare'. A expectativa é que, com os pesos pré-treinados do GPT-2 fornecidos pela OpenAI, seja possível realizar ajustes finos nos modelos. . O código, que inclui um passo a passo detalhado nos comentários e um teste unitário para validação, destaca-se pela legibilidade e simplicidade. Resultados iniciais mostram perdas de validação e treinamento promissoras, com geração de texto bem-sucedida, evidenciando o potencial desta abordagem leve e direta. Um tutorial anexado ao projeto serve como um guia para implementar uma camada do modelo GPT-2 em C. . O projeto, disponibilizado sob a licença MIT, representa uma ruptura com a complexidade tradicionalmente associada ao treinamento de modelos de linguagem e abre portas para otimizações futuras e uma compreensão mais aprofundada das possibilidades de programação de baixo nível em aprendizado de máquina.