sample.txt

Indigo adalah model bahasa kecil yang dibangun dari nol.
Model ini dilatih dengan PyTorch murni tanpa pustaka tambahan.
Arsitektur Indigo berupa transformer decoder sederhana.
Setiap blok transformer memuat perhatian kausal dan jaringan saraf.
Perhatian kausal membuat model hanya melihat token masa lalu.
Token masa lalu dipakai untuk memprediksi token berikutnya.
Prediksi token berikutnya adalah inti dari pemodelan bahasa.
Pemodelan bahasa bisa dipakai untuk membuat teks baru.
Teks baru dihasilkan token demi token secara berurutan.
Urutan token ditentukan oleh distribusi probabilitas model.
Probabilitas model dipelajari dari data latih.
Data latih berupa kumpulan teks biasa dalam berkas txt.
Berkas teks dibaca lalu diubah menjadi deret angka.
Deret angka tersebut menjadi masukan bagi jaringan saraf.
Jaringan saraf belajar dengan menurunkan fungsi kerugian.
Fungsi kerugian dihitung menggunakan cross entropy.
Cross entropy mengukur selisih prediksi dengan jawaban sebenarnya.
Jawaban sebenarnya adalah token yang muncul pada data asli.
Data asli dibagi menjadi data latih dan data validasi.
Data validasi dipakai untuk memantau kemajuan pelatihan.
Pelatihan berjalan selama ribuan langkah kecil.
Setiap langkah memperbarui bobot model sedikit demi sedikit.
Bobot model diperbarui oleh optimizer AdamW.
Optimizer menurunkan kerugian dengan gradien turun.
Gradien dihitung lewat propagasi balik otomatis dari PyTorch.
Propagasi balik meneruskan kesalahan ke setiap lapisan.
Lapisan pertama adalah lapisan penyematan token.
Penyematan token mengubah angka menjadi vektor padat.
Vektor padat digabung dengan penyematan posisi.
Penyematan posisi memberi tahu urutan kata dalam kalimat.
Kalimat panjang dipotong menjadi jendela tetap.
Jendela tetap disebut block size atau konteks.
Konteks dibatasi agar perhatian tetap efisien.
Perhatian menghitung hubungan antar token dalam konteks.
Hubungan antar token membentuk pemahaman sederhana.
Pemahaman ini tumbuh seiring bertambahnya langkah latih.
Langkah latih dicatat beserta nilai kerugiannya.
Nilai kerugian yang menurun menandakan model belajar.
Model yang sudah belajar bisa menyimpan checkpoint.
Checkpoint berisi bobot, konfigurasi, dan kosakata.
Kosakata Indigo berupa karakter unik dari data.
Tokenizer karakter mengubah huruf menjadi angka sederhana.
Angka sederhana mudah dipahami tanpa pustaka eksternal.
Tanpa pustaka eksternal proyek tetap ringan dan jelas.
Proyek ringan cocok untuk belajar dari dasar.
Dasar yang kuat memudahkan eksperimen lanjutan.
Eksperimen bisa berupa penambahan lapisan atau kepala perhatian.
Kepala perhatian tambahan menangkap pola yang lebih beragam.
Pola beragam menghasilkan teks yang lebih koheren.
Teks koheren adalah tujuan akhir dari pelatihan ini.