Karpathy新教程爆火，网友抢着送他H100：从头复现GPT-2训练

最近不少韩星都前来中国参加活动，因为态度问题惹出了不少争议，只不过因为除了粉丝之外，路人很少参与韩星活动，粉丝又对韩星过于包容，总让人觉得“一个愿打一个愿挨”，但是这一次结局就不一样了，看得人格外舒爽。

声明:本文来自于微信公众号 量子位（ID:QbitAI），作者:梦晨，授权 转载发布。

大神已经不满足于用C语言造Llama了!

他给自己的最新挑战:复现OpenAI经典成果，从基础版GPT-2开始。

挑战成功本身并不意外，但是只花费20美元、90分钟完成训练，Loss和评测还超越原版，就!有!点!过!分!了!。

不仅如此，他把复现过程写成了完整教程，果不其然再次火爆。

由于Karpathy自己租用的是A100云服务，训练124M版本花费20了美元。

不过有人按照教程用H100跑了一把，不仅训练时间更短，还更省钱了:43分钟完成，只花14美元。

另外Karpathy还自掏腰包200美元，为大家复现了350M版本的GPT-2。

但1.5B大杯版，照计算要花1周时间和2500美元，有点玩不起了，主要他手里也没有H100。

还好各路卡壕非常仗义，该出手时就出手:

有需要随时给你用!

只收你2美元一小时!

这次Karpathy复现GPT-2，还是基于他的llama.c代码库，端到端完成训练。

代码库这些日子被他不断完善，现在启动训练非常简单:

具体来说，网络结构是GPT-2，但许多超参数设置遵循了GPT-3的那一套。

Karpathy分析，按照Chinchilla定律的标准，GPT-2在100B tokens上训练应该属于过度训练了，后面收益递减，124M模型按计算2.5Btokens就够。

不过他自己训练了10B tokens，训练数据也用刚刚发布不久FineWeb，比起OpenAI原版WebText数据集token质量更高。

原版WebText从未公开，无法在控制变量在相同条件下实验，另外今天的互联网数据分布，也可能与5年前大不相同了。

据推测，评测分数比原版更高的原因可能就在这些差别了。

另外有网友注意到，训练时的GPU利用效率也比OpenAI的工作高，不过Karpathy表示主要是由于用了单个云服务节点，不需要考虑服务器间通信问题。

最后，对于已训练完的350M版本GPT-2，同样取得了超越原版的成绩。

掌声响起来～

自今年二月份再次从OpenAI辞职之后，Karpathy已经用C语言搞出不少大模型成果，从Llama到GPT玩了一遍。

观察他的GitHub热力图，只有刚开始休息了一段时间，进入4月以后就越来越卷了。

这是辞职在家还要997的节奏?

其实Karpathy这段时间也旅游过，也分享过在打的游戏，并没那么卷。

根据他晒出的一周时间表:在职时975，离职后工作4-20小时不等，看心情。

周一工作4小时，

周二工作14小时到晚上11点

周三失眠了，4点爬起来写代码，到中午崩溃

周四干了20小时

周五休息

周六12小时

周日4小时

然后出去旅游两周。

大家看到这里也比较好奇，是规律的安排感觉更好，还是随心所欲能有奇效呢?

Karpathy自己也不确定，不过混乱的日程安排肯定更有趣。

最后他还分享了一条自由职业心得:

起床后直接开始工作，不看任何消息，吃完午饭再上网，避免外界信息分散注意力。

有条件的朋友可以试试了。

教程:

https://github.com/karpathy/llm.c/discussions/481