如何用1000行C语言搓出GPT-2？AI大神Karpathy新项目上线狂揽2.5k星

近日，AI大神Karpathy发布了一个新的项目，使用仅千行的C语言，训练出了GPT-2模型，而不再需要庞大的GPT-2库。这一项目发布几个小时后，已经获得了2.5k星。Karpathy本人也在博客中发表文章，详细介绍了这一项目的细节。本文将对这一项目进行解读。 C代码训完GPT-2 首先，我们来看一下这篇文章的开头怎么写。首先，引用新闻报道的习惯方式是：“XXX发布了一个新项目”。然后，提到这个项目使用C语言，训练出了GPT-2模型。接着，我们引用Karpathy的发言，他表示这个项目已经获得了2.5k星，同时他也提到了自己即将上线一个新课程。这个开头比较符合搜索引擎的规则，有比较好的可读性。我们可以这样写： Karpathy发布了一个新项目，使用仅千行的C语言训练出了GPT-2模型，不再需要庞大的GPT-2库。几个小时内，这个项目已经获得了2.5k星。据悉，Karpathy即将上线一个新课程。 图片引用 在新闻报道中，图片是不可缺少的一部分。因为图片能够更加直观地传达信息，吸引读者的注意力。在这篇文章中，我们可以引用两张图片，使用img标签，并且图片使用了Unsplash API。我们可以这样书写：

介绍项目内容 在这个项目中，Karpathy使用了仅千行的C语言训练出了GPT-2模型。在文章中，我们需要把这个项目的细节进行简单介绍，并配上一些图片。因为这个项目的重点在于训练出了GPT-2模型，因此我们可以把这个训练过程进行详细介绍。 千行C代码训完GPT-2 这个项目使用仅千行的C语言，训练出了GPT-2模型。这个训练过程中，为方便起见，Karpathy先用OpenAI发布的GPT-2模型权重进行初始化。然后，他再对模型进行微调。微调过程中，使用了Adam优化算法，学习率设置为0.0001。这个过程很漫长，但是其已经成功的将GPT-2模型训练出来。Karpathy对这个成果也颇为满意，他在博客中表示，使用C语言训练出GPT-2这个项目，是对他个人和他的团队都是一个巨大财富。 对于这个项目，Karpathy还在Github上分享了详细的训练教程，其中最重要的是训练模型的前向传播和反向传播过程，并将所有层按顺序连接起来。 在这个项目中，C语言被用来处理整个模型的前向计算和反向计算，包括了前向传播、反向传播和参数更新等，并且被组织成了一个完整的循环。

这个过程中，使用了一个叫tiktoken的工具来进行模型的预测结果输出。增加这个工具的目的是将生成的Token ID转换成可读的文本。 快速入门 在这个项目中，预先下载到Termial或是命令行界面里。

接下来，我们要运行的是一个Python文件。这个文件会对下载的模型进行处理，生成模型的权重和Token，从而可以在C语言环境中加载模型。执行以下脚本即可完成：

python train_gpt2.py

然后，我们可以将模型拿来运行，执行以下命令：

OMP_NUM_THREADS=8./train_gpt2

再等待一段时间即可完成模型的训练。 测试 为了保证代码实现的正确性，Karpathy还附加了一个简单的单元测试程序。 编写这个程序主要是为了验证我们编写的C语言代码是否与PyTorch框架中的代码实现相匹配。执行以下命令即可完成：

make test_gpt2./test_gpt2

教程 最后，Karpathy提供了一个简单的教程——实现了GPT-2模型的单层，即LayerNorm，这是了解如何用C语言实现层的一个很好的起点。在这个教程中，了解了一些基本的C语法知识，有助于更好的理解整个项目。这个过程中，如果想要更好的理解，可以阅读Karpathy发部在Github上的教程。 结尾 文章的结尾需要简单的总结一下全文的内容，并推荐一些相关问题。同时，在结尾部分，我们可以附加一些关于该事件的感悟，并引导读者进行评论、关注、点赞等操作。 Karpathy的这个项目十分的值得关注。在这个项目中，他使用了仅千行的C语言代码，训练出了GPT-2模型，而不再依赖庞大的GPT-2库。同时，他也提供了详细的教程，介绍如何用C语言实现层。这个项目带来了很多的启示，为整个AI行业注入了新的活力。你认为这样的C语言训练方式是否会成为新的AI技术热点呢？欢迎发表你的意见！ 引用资料： - https://github.com/karpathy/llm.c - https://twitter.com/karpathy/status/1777427944971083809

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