文章摘要
【关 键 词】 AI开源、大模型、训练工具、极简代码、机器学习
特斯拉前AI总监、OpenAI创始成员Andrej Karpathy发布了名为nanochat的开源项目，这是一个极简的、从零构建的全流程训练/推理工具链，可用于搭建简易版ChatGPT复现模型。该项目在GitHub上迅速获得7.9k星标，引发广泛关注。nanochat的代码库仅包含一个文件，依赖项极少，但功能全面，涵盖了从分词器训练到模型推理的完整流程。
该项目的一个显著特点是其低成本高效率。仅需100美元和4小时训练，就能在类ChatGPT的网页界面上与训练的大语言模型对话。训练12小时后，模型性能便可超过GPT-2的CORE指标。若将成本提升至约1000美元（训练约41.6小时），模型的连贯性会显著提升，能够解决简单的数学题、代码任务，还能完成多项选择题测试。例如，一个深度为30的模型训练24小时后，在MMLU数据集上可取得40多分，在ARC-Easy数据集上可取得70多分，在GSM8K数据集上可取得20多分。
nanochat的技术实现也颇具特色。整个项目总共只有约8000行代码，完全由Karpathy手写完成。他尝试为该规模的模型确定一个可靠的基准架构，整体类似Llama模型，但结构上更简洁。优化器采用Muon+AdamW组合，很大程度上参考了modded-nanoGPT。Karpathy表示，这个代码仓库的代码风格和功能与常规代码偏差较大，导致AI辅助工具效果不佳。
该项目在社交平台引发热烈讨论。许多网友认为这套极简的端到端训练/推理工具链将给机器学习学习者和科研人员带来深远影响。有人指出，这个代码仓库最大的受众是科研人员，因为它降低了将想法落地的门槛。甚至有人开玩笑说，跑完这个项目后要在简历上加上”机器学习工程师”头衔。
Karpathy表示，nanochat将成为LLM101n课程的核心项目，并有潜力发展成一个研究工具框架或基准测试工具。虽然目前这个项目尚未完成全面调优，也未进行性能优化，但它的整体框架已足够完善，可以发布到GitHub上，后续所有模块都能在社区中进一步改进。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 1843字 | 8分钟 ]
【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆
相关文章
