明敏 发自 凹非寺

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大神卡帕西（Andrej Karpathy）刚“复工”，立马带来神作：

纯C语言训练GPT，1000行代码搞定！，不用现成的深度学习框架，纯手搓。

发布仅几个小时，已经揽星2.3k。

它可以立即编译和运行，和PyTorch完全兼容。

卡帕西使用的示例是GPT-2，但Llama 2和Gemma等也适用。

项目发布后，他还给出了从PyTorch迁移到C的教程。

网友们直呼：他甚至都不用C++……

而且就连怎么让大模型如法炮制的提示词，他也放了出来。现在已经有人在用Devin尝试ing。

手动实现每个层前向/反向传播

选择用GPT-2的原因很简单，有模型权重，采用了堆栈式的Transformer模型结构。

项目核心的重点包括：

• 直接在C/CUDA上训练LLM，速度接近PyTorch
• 通过在CPU版本中使用SIMD指令（如AVX2和NEON）聊加速CPU版本
• 支持更先进的架构，比如Llama2和Gemma

卡帕西解释，他在开始时分配了所有所需内存，训练期间内存占用保持不变，只是数据在不同批次之间动态流动。

关键在于手动实现每个单独层的前向传播和反向传播，并将它们串联起来。例如，下面是层归一化（layernorm）的前向传播和反向传播。

一旦有了所有的层，把它们全部串联在一起。

卡帕西表示这写起来非常乏味且痛苦，因为过程中必须保证所有pointer和张量都正确排列。

下图中左边是分配一个单一的一维内存数组，然后将所有模型权重和激活函数都指向它。

右图为非常小心地进行pointer计算。

一旦建立好了正向/反向传播，其他的都好说了。

但是到这部分，卡帕西觉得到了最有趣的部分。

我正在将其逐层移植到CUDA，使其更加高效，甚至可能和PyTorch效率差不多，但不会有过多依赖。

从这里开始还有一些扩展，比如精度从fp32下降到fp16或更低，以及一些更多的层（比如RoFE）来支持更先进的架构。

卡帕西表示，后面还将出一个视频进行更加详细的讲解。

更多的代码在GitHub项目页中有更具体展示。

后面他还加了一个如何从PyTorch迁移到C的教程。

网友：这和LLM OS有关吗？

前几天，“消失”了一段时间的卡帕西突然发推特，表示自己前段时间戒网去了，总体来说感觉害行。

和互联网世界通上信号第4天，他就发布了这一新项目。给网友们来了点小震撼。

在一系列常规的amazing、great之外，大家对新项目主要关心三个方面。

第一，为啥不用Rust？

卡帕西表示他也在学习Rust，但是仍旧认为C语言已经很好了。

它简单、干净、轻便、美观，是最好的语言。

第二，AI程序员能写出同样的项目吗？

值得一提的是卡帕西还给出了一段提示词，表示大家可以用LLM Agent试试看。

目前的模型生成结果没那么好，但也许1、2年之后可以再看看。如果成功了……

“可能就是AGI到来了？”

现在已经有网友开始用Devin尝试了。

他担心Devin搜到了卡帕西的项目，然后直接抄下来。目前为止Devin还没有这么做。

不过卡帕西表示相比于这个，他更担心LLM Agent在1-2年后确实可以解决这个问题了，但是那时各种代码和讨论会以一种别样的方式渗透到训练数据里，导致结果不够令人满意。

有人补充说，要加强数据管理了。

第三个讨论比较多的话题则是，这个项目和LLM OS有关吗？

前段时间卡帕西从OpenAI离职，计划要开始推进个人项目。

当时大家都猜测，他要做LLM OS。

3月底在访谈中，他也再次聊了这个话题。

他表示，现在AGI的路线已经相对清晰了，大家都在如火如荼推进工作，大致来说，每个人都在努力构建“大模型操作系统（LLM OS）”.

我喜欢把它比作一个操作系统。你要准备好各种外围设备，然后把他们连接在一个新的CPU上。这些外围设备包括文本、图像、音频等各种模态。CPU就是语言模型本身。它还要与我们已经构建的所有Software 1.0基础设施相连。

我认为大家都在努力构建这样一个东西，然后把它定制成适用于各个经济领域的产品。

现在随着新项目推出，卡帕西的个人项目大概是已经提上日程了。

后续关于LLM.C的项目还会推出更详细的视频讲解版本，大家可以期待一波了~

GitHub地址：
https://github.com/karpathy/llm.c

参考链接：
[1]https://twitter.com/karpathy/status/1777427944971083809
[2]https://twitter.com/karpathy/status/1777493157485437009
[3]https://twitter.com/karpathy/status/1777481372636246491?s=46&t=iTysI4vQLQqCNJjSmBODPw

— 完 —

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