OpenAI創(chuàng)始大神Karpathy僅以1000行C代碼實現(xiàn)GPT

江海博覽 2024-04-11 發(fā)布于浙江

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Karpathy重磅回歸：用千行C代碼訓練GPT-2

經(jīng)過近一個月的沉寂，大神Andrej Karpathy，前特斯拉 Autopilot 負責人及 OpenAI 科學家，以一個令人矚目的新項目強勢回歸。他發(fā)布了一個名為“l(fā)lm.c”的新項目，僅用1000行純C語言就完成了GPT-2的訓練，無需倚賴任何現(xiàn)成的深度學習框架。

OpenAI創(chuàng)始大神Karpathy僅以1000行C代碼實現(xiàn)GPT-2訓練，還附教程

這一創(chuàng)舉不僅打破了常規(guī)，還挑戰(zhàn)了人們對大型語言模型訓練的傳統(tǒng)認知。Karpathy的這一嘗試，向我們展示了在不依賴于龐大的PyTorch（245MB）和cPython（107MB）庫的情況下，使用純C語言訓練大型語言模型（LLM）的可能性。

“l(fā)lm.c”項目的特色在于它的極簡和高效：約1000行的C代碼就能在CPU上訓練出與PyTorch版本完全一致的GPT-2模型，且代碼可以立即編譯運行，完全兼容PyTorch。Karpathy選擇GPT-2作為示例不是偶然，這一模型不僅是大型語言模型體系中的先驅(qū)，而且其模型權(quán)重也公開可獲取。

此項目一經(jīng)發(fā)布，便迅速引發(fā)了廣泛關(guān)注，僅一天時間就獲得了7.9k星。Karpathy還貼心地提供了從PyTorch遷移到C的教程，進一步降低了門檻，激發(fā)了編程社區(qū)的極大熱情。

精簡高效：千行C代碼內(nèi)核探秘

Andrej Karpathy的項目“l(fā)lm.c”令人驚嘆于其用純C語言實現(xiàn)GPT-2的創(chuàng)舉。Karpathy展現(xiàn)了他對項目的遠大規(guī)劃：不僅保持代碼簡潔、易于維護，同時追求性能上能媲美PyTorch的高效率。

此外，他提出了直接使用CUDA實現(xiàn)訓練過程，預計將大幅提升速度，以及在CPU版本中通過SIMD指令（如x86的AVX2和ARM的NEON）進行加速，降低了對GPU的依賴。

Karpathy進一步說明，他選擇GPT-2作為起點，是因為其模型權(quán)重的可獲取性及其采用的堆棧式Transformer模型結(jié)構(gòu)。體現(xiàn)了他對大型語言模型（LLM）的深刻理解。

在技術(shù)實現(xiàn)上，Karpathy強調(diào)了在訓練期間，通過動態(tài)數(shù)據(jù)流動在保持內(nèi)存占用不變的同時，手動實現(xiàn)每個單獨層的前向和反向傳播的重要性。這種方式不僅確保了效率，也保證了項目的靈活性和可擴展性。

此外，Karpathy還提供了一個入門教程，詳細介紹了如何實現(xiàn)GPT-2模型中的一個關(guān)鍵組成部分——LayerNorm層。這一小教程不僅為有志于深入理解和參與該項目的開發(fā)者提供了實用指南，更為廣大編程愛好者展現(xiàn)了如何用C語言實現(xiàn)復雜模型的可能性。

Karpathy的這一項目，無疑為未來語言模型的發(fā)展開辟了新的路徑，同時也為開源社區(qū)貢獻了一份寶貴的學習資源。

目標是高效純CUDA訓練

Andrej Karpathy的“l(fā)lm.c”項目不僅展現(xiàn)了使用純C語言訓練GPT-2的可能，更向我們揭示了通過CUDA進一步加速訓練過程的前景。

在項目開發(fā)的早期階段，Karpathy采用了一種高效的內(nèi)存管理策略，即一次性預分配一大塊一維內(nèi)存來存儲訓練過程中所需的所有數(shù)據(jù)。這種方法不僅簡化了內(nèi)存管理，還確保了內(nèi)存使用量在整個訓練過程中保持不變，優(yōu)化了數(shù)據(jù)處理效率。

在技術(shù)實現(xiàn)方面，Karpathy手動編寫代碼，實現(xiàn)了模型中每一層的數(shù)據(jù)前向傳播和后向傳播過程，并將這些層按順序連接起來。此外，還包括了多個關(guān)鍵組件的實現(xiàn)，如編碼器、矩陣乘法、自注意力機制、GELU激活函數(shù)、殘差連接、softmax函數(shù)和交叉熵損失計算等。Karpathy坦言，這一過程雖然乏味且痛苦，但確保了模型的準確實現(xiàn)。

隨后，Karpathy透露了他下一步的計劃：逐層將模型遷移到CUDA上，以便提高效率。這一工作已經(jīng)部分完成，預計能在不依賴于復雜庫的情況下，達到接近PyTorch的速度。此外，Karpathy還計劃將計算精度從FP32降至FP16或更低，并添加新的層以支持更先進的模型架構(gòu)，如Llama 2、Mistral、Gemma等。

Karpathy表示，一旦項目穩(wěn)定，他將發(fā)布關(guān)于從頭開始用C語言編寫大模型的視頻，為廣大編程和機器學習愛好者提供寶貴的學習資源。

LLM OS：構(gòu)建未來的大模型操作系統(tǒng)

Andrej Karpathy離開OpenAI后，其個人項目的推進備受業(yè)界關(guān)注。特別是，他再次提出的“大模型操作系統(tǒng)（LLM OS）”概念，引發(fā)了廣泛的討論和期待。在最近的訪談中，Karpathy再次談及了LLM OS，將其比喻為一個操作系統(tǒng)，這個系統(tǒng)將連接包括文本、圖像、音頻在內(nèi)的各種模態(tài)，以語言模型作為核心“CPU”，并與現(xiàn)有的Software 1.0基礎(chǔ)設(shè)施相連。

Karpathy的這一比喻深刻地揭示了LLM OS的核心理念：一個能夠整合不同信息模態(tài)、驅(qū)動多領(lǐng)域應用的統(tǒng)一平臺。他認為，當前AI發(fā)展的趨勢已經(jīng)非常明確，即構(gòu)建能夠適應各個經(jīng)濟領(lǐng)域的大模型操作系統(tǒng)。這樣的操作系統(tǒng)不僅能夠促進技術(shù)的快速發(fā)展，也將極大地推動經(jīng)濟社會的轉(zhuǎn)型。