Весь код написан ИИ, без участия человека.

1. Приоритетный Loss Function
   Кастомный PriorityLoss с динамическим штрафом для:

   • Эмодзи (Unicode-паттерны)
   • Текстовых смайлов (:-), ;-) и др.)
   • Контроля частоты спецтокенов в генерации

2. Оптимизированная архитектура

   • Упрощённый GPT2 (6 слоёв, 8 голов)
   • Поддержка Tensor Cores (bfloat16 + tf32)
   • JIT-компиляция через torch.compile

3. Эффективный пайплайн

   • Градиентный аккумулятор (x4 шага)
   • Mixed Precision Training
   • Adaptive Gradient Clipping

4. Сбалансированная генерация
   Динамический штраф для спецтокенов:

   penalty = special_penalty * (1 - seq_len/max_len) + min_penalty

Установка на Windows

Системные требования

• Оборудование:
  NVIDIA GPU с поддержкой CUDA 12.6 (16GB+ VRAM, тестировано на RTX 4060Ti)
• ОС:
  Windows 10/11 x64
• ПО:
  Python 3.11

Установка зависимостей

# Основные пакеты
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
pip install transformers pandas tqdm pathlib regex datasets

# Triton для Windows
pip install -U 'triton-windows<3.4'

Настройка окружения для JIT-оптимизаций

    Установите Visual Studio 2022 с компонентами:

        Разработка классических приложений на C++

        Пакет SDK для Windows (10/11)
       

    Убедитесь, что установлены:

        Windows 10/11 SDK (включается при установке VS)

        Обновления Windows (актуальная версия ОС)

Отключение JIT-оптимизаций (опционально)

Если не требуется использовать torch.compile:


# Удалите строку компиляции модели в вашем коде:
# model = torch.compile(model)

Нужно скачать любой датасет с https://huggingface.co/models?sort=trending&search=rus в формате parquet, переименовать его в train.parquet
запуск 
# python train.py