AI 大牛 Andrej Karpathy 又「上新」了，这次一口气放出了长达四个小时的视频。

视频主题为「让我们来复现 GPT-2（1.24 亿参数）」。

Karpathy 表示，此次视频之所以这么长，是因为它很全面：从空文件开始，最后得到一个 GPT-2（124M）模型。

具体实现步骤包括如下：

• 首先构建 GPT-2 网络。

• 然后对其进行优化，以便快速训练。

• 然后通过参考 GPT-2 和 GPT-3 论文来设置训练运行优化和超参数。

• 然后进行模型评估。

• 然后祈祷好运，并去睡觉。

• 第二天早上，查看结果并享受有趣的模型生成。通宵运行的结果甚至非常接近 GPT-3（124M）模型。

该视频以「Zero To Hero」系列视频为基础，有些地方参考了以往视频。你可以根据该视频构建 nanoGPT 存储库，到最后大约有 90% 相似。

当然，Karpathy 上传了相关的 GitHub 存储库「build-nanogpt」，包含了全部提交历史，这样你可以一步步看到视频中所有的代码变化。

 GitHub 地址：https://github.com/karpathy/build-nanogpt

AI 独角兽 Scale AI CEO Alexandr Wang 表示，Karpathy 发布视频就像是流行歌手发布新单曲一样。

甚至还有人将 Karpathy 的推特内容通过文生音乐模型 Suno 转换为了一首 Rap，简直了。

视频概览

该视频分为了四大部分：建立网络（很多是以往教程回顾）、加快训练速度、设置运行和结果。

视频第一部分内容（带时间戳）具体如下：

• 00:13:47 第 1 部分：实现 GPT-2 nn.Module

• 00:28:08 加载 huggingface/GPT-2 参数

• 00:31:00 实现前向传递以获取 logits 

• 00:33:31 采样初始化、前缀 token、tokenization

• 00:37:02 采样循环

• 00:41:47 采样、自动检测设备

• 00:45:50 让我们训练：数据批次 (B,T) → logits (B,T,C)

• 00:52:53 交叉熵损失

• 00:56:42 优化循环：过度拟合单个批次

视频第二部分内容（带时间戳）具体如下：

• 01:22:18 第 2 部分：让我们加快速度。GPU、混合精度、1000 毫秒 

• 01:28:14 Tensor Cores、代码计时、TF32 精度、333 毫秒 

• 01:39:38 float16、梯度缩放器、bfloat16、300 毫秒 

• 01:48:15 torch.compile、Python 开销、内核融合、130 毫秒 

• 02:00:18 flash attention 技术、96 毫秒 

• 02:06:54 nice/ugly 数。词汇量 50257 → 50304，93 毫秒

视频第三部分内容（带时间戳）具体如下：

• 02:14:55 第 3 部分：超参数、AdamW、梯度裁剪

• 02:21:06 学习率调度器：预热 + 余弦衰减

• 02:26:21 批大小调度、权重衰减、FusedAdamW、90 毫秒

• 02:34:09 梯度累积

• 02:46:52 分布式数据并行 (DDP)

• 03:10:21 GPT-2、GPT-3、FineWeb (EDU) 中使用的数据集

• 03:23:10 验证数据拆分、验证损失、采样恢复

• 03:28:23 评估：HellaSwag，开始运行

视频第四部分内容（带时间戳）具体如下：

• 03:43:05 第 4 部分：早上出结果！GPT-2、GPT-3 复现成功

• 03:56:21 向 llm.c 致敬，原始 C/CUDA 中等效但速度更快的代码

03:59:39 总结，并上传「build-nanogpt github」存储库

文章来源于“机器之心”