文章摘要
【关 键 词】 C语言、GPT-2、Andrej Karpathy、代码实现、神经网络
Andrej Karpathy，特斯拉前AI总监和OpenAI创始团队成员，近期使用仅1000行的C语言代码实现了GPT-2大模型的训练过程。
这一成就不仅展示了Karpathy在人工智能领域的深厚实力，也体现了他对于简化和高效化模型训练过程的追求。
Karpathy选择GPT-2作为示例，是因为它作为大语言模型的鼻祖，对现代AI技术有着重要的影响。
他的实现减少了对外部库的依赖，例如不再需要庞大的PyTorch和cPython库，从而使得模型训练更加轻量化。
他的项目llm.c可以立即编译和运行，并且与PyTorch的参考实现相匹配。
Karpathy的背景十分丰富，他在多伦多大学获得计算机科学和物理学学士学位，之后在不列颠哥伦比亚大学获得硕士学位，并在斯坦福大学AI Lab读博。
他曾在谷歌和DeepMind实习，并在OpenAI成立初期加入。
2017年，他加入特斯拉，主导了Autopilot自动辅助驾驶系统的开发，对特斯拉的完全自动驾驶系统FSD至关重要。
Karpathy的这次实现不仅是技术上的突破，也是对教育的贡献。
他之前基于PyTorch用300行代码写出了小型GPT训练库minGPT，为学习者提供了理解GPT工作原理的资源。
现在，他又通过C/CUDA实现了大语言模型训练，展示了代码的简洁性、独立性和高效性。
在技术实现上，Karpathy的项目一次性分配所有所需的内存，避免了训练过程中的内存创建和销毁。
他手动实现了所有单个层的前向和后向传递，并将它们串联起来。
他还提供了教程和示例，帮助理解在C中实现大语言模型各层的过程。
Karpathy使用自己的MacBook Pro演示了整个训练过程，从下载数据集并token化开始，到使用OpenAI发布的GPT-2权重进行初始化和微调。
他的实现不仅提供了一个高效的训练方法，也为那些希望深入了解和实践大型语言模型训练的人提供了宝贵的学习资源。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 gpt-4
【摘要评分】 ★★★★☆
