Transformer & Mini‑GPT von Grund auf mit Tinygrad bauen

In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie neuronale Netzwerke komplett von Grund auf neu aufbauen – und zwar mit Tinygrad, einer minimalen Deep‑Learning‑Bibliothek. Dabei bleiben Sie jederzeit in der Hand: Sie manipulieren Tensoren, nutzen das automatische Differenzierungs‑System und implementieren selbst die Kernmechanismen von Attention und Transformer‑Architekturen.

Der Aufbau erfolgt schrittweise: Zunächst werden die Basis‑Tensor‑Operationen nachgebildet, anschließend die Multi‑Head‑Attention‑Schicht, gefolgt von vollständigen Transformer‑Blöcken. Am Ende steht ein lauffähiges Mini‑GPT‑Modell, das Sie selbst trainieren und testen können. Durch diese Hands‑On‑Herangehensweise wird deutlich, wie Tinygrad die Komplexität von Deep‑Learning reduziert und gleichzeitig die volle Kontrolle über jeden Rechenschritt bietet.