#ChatGPT复现

7小时前

前特斯拉AI总监Karpathy推出开源项目"nanochat"，仅用约8000行代码复现ChatGPT全流程。项目在GitHub上线不到12小时，星标数已破4.2k。用户只需一台GPU、约4小时和100美元成本，就能训练出一个能写诗、回答基础问题的“小型ChatGPT"。 nanochat的主要功能分词器训练：使用Rust语言实现训练分词器，负责将文本转换为符号码本序列。预训练：在FineWeb数据集上对Transformer架构的大语言模型进行预训练，并通过CORE指标评估模型性能。中期训练：在SmolTalk用户-助手对话数据集、多项选择题数据集、工具使用数据集上进行中期训练，使模型适应对话场景。监督微调（SFT）：在世界知识多项选择题数据集（ARC-E/C、MMLU）、数学数据集（GSM8K）、代码数据集（HumanEval）上进行监督微调，提升模型在特定任务上的表现。强化学习微调（RL）：使用“GRPO”算法在GSM8K数据集上对模型进行强化学习微调，进一步优化模型性能。推理部署：实现高效模型推理，支持KV缓存、简易预填充/解码流程、工具使用（轻量级沙箱环境中的Python解释器），并通过CLI或类ChatGPT的WebUI与模型交互。成绩单生成：生成单一的Markdown格式报告卡，总结整个训练推理流程，并以“游戏化”形式展示结果。 Github仓库：

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