大神卡帕西（Andrej Karpathy）剛“復工”，立馬帶來神作：

純C語言訓練GPT，1000行代碼搞定！，不用現成的深度學習框架，純手搓。

發布僅幾個小時，已經攬星2.3k。

它可以立即編譯和運行，和PyTorch完全兼容。

卡帕西使用的示例是GPT-2，但Llama 2和Gemma等也適用。

項目發布后，他還給出了從PyTorch遷移到C的教程。

網友們直呼：他甚至都不用C++……

而且就連怎么讓大模型如法炮制的提示詞，他也放了出來。現在已經有人在用Devin嘗試ing。

手動實現每個層前向/反向傳播

選擇用GPT-2的原因很簡單，有模型權重，采用了堆棧式的Transformer模型結構。

項目核心的重點包括：

• 直接在C/CUDA上訓練LLM，速度接近PyTorch
• 通過在CPU版本中使用SIMD指令（如AVX2和NEON）聊加速CPU版本
• 支持更先進的架構，比如Llama2和Gemma

卡帕西解釋，他在開始時分配了所有所需內存，訓練期間內存占用保持不變，只是數據在不同批次之間動態流動。

關鍵在于手動實現每個單獨層的前向傳播和反向傳播，并將它們串聯起來。例如，下面是層歸一化（layernorm）的前向傳播和反向傳播。

一旦有了所有的層，把它們全部串聯在一起。

卡帕西表示這寫起來非常乏味且痛苦，因為過程中必須保證所有pointer和張量都正確排列。

下圖中左邊是分配一個單一的一維內存數組，然后將所有模型權重和激活函數都指向它。

右圖為非常小心地進行pointer計算。

一旦建立好了正向/反向傳播，其他的都好說了。

但是到這部分，卡帕西覺得到了最有趣的部分。

我正在將其逐層移植到CUDA，使其更加高效，甚至可能和PyTorch效率差不多，但不會有過多依賴。

從這里開始還有一些擴展，比如精度從fp32下降到fp16或更低，以及一些更多的層（比如RoFE）來支持更先進的架構。

卡帕西表示，后面還將出一個視頻進行更加詳細的講解。

更多的代碼在GitHub項目頁中有更具體展示。

后面他還加了一個如何從PyTorch遷移到C的教程。

網友：這和LLM OS有關嗎？

前幾天，“消失”了一段時間的卡帕西突然發推特，表示自己前段時間戒網去了，總體來說感覺害行。

和互聯網世界通上信號第4天，他就發布了這一新項目。給網友們來了點小震撼。

在一系列常規的amazing、great之外，大家對新項目主要關心三個方面。

第一，為啥不用Rust？

卡帕西表示他也在學習Rust，但是仍舊認為C語言已經很好了。

它簡單、干凈、輕便、美觀，是最好的語言。

第二，AI程序員能寫出同樣的項目嗎？

值得一提的是卡帕西還給出了一段提示詞，表示大家可以用LLM Agent試試看。

目前的模型生成結果沒那么好，但也許1、2年之后可以再看看。如果成功了……

“可能就是AGI到來了？”

現在已經有網友開始用Devin嘗試了。

他擔心Devin搜到了卡帕西的項目，然后直接抄下來。目前為止Devin還沒有這么做。

不過卡帕西表示相比于這個，他更擔心LLM Agent在1-2年后確實可以解決這個問題了，但是那時各種代碼和討論會以一種別樣的方式滲透到訓練數據里，導致結果不夠令人滿意。

有人補充說，要加強數據管理了。

第三個討論比較多的話題則是，這個項目和LLM OS有關嗎？

前段時間卡帕西從OpenAI離職，計劃要開始推進個人項目。

當時大家都猜測，他要做LLM OS。

3月底在訪談中，他也再次聊了這個話題。

他表示，現在AGI的路線已經相對清晰了，大家都在如火如荼推進工作，大致來說，每個人都在努力構建“大模型操作系統（LLM OS）”.

我喜歡把它比作一個操作系統。你要準備好各種外圍設備，然后把他們連接在一個新的CPU上。這些外圍設備包括文本、圖像、音頻等各種模態。CPU就是語言模型本身。它還要與我們已經構建的所有Software 1.0基礎設施相連。

我認為大家都在努力構建這樣一個東西，然后把它定制成適用于各個經濟領域的產品。

現在隨著新項目推出，卡帕西的個人項目大概是已經提上日程了。

后續關于LLM.C的項目還會推出更詳細的視頻講解版本，大家可以期待一波了~

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

參考鏈接：
[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。