Echo

Echo 关注TA

大家好,我是Echo!

Echo

Echo

关注TA

大家好,我是Echo!

  •  普罗旺斯
  • 自由职业
  • 写了309,546,688字

该文章投稿至Nemo社区   资讯  板块 复制链接


OpenAI 创始大神手搓千行 C 代码训练 GPT,附 PyTorch 迁移教程

发布于 2024/04/09 22:21 154浏览 0回复 2,220

大神卡帕西(Andrej Karpathy)刚“复工”,立马带来神作:纯 C 语言训练 GPT,1000 行代码搞定!,不用现成的深度学习框架,纯手搓。发布仅几个小时,已经揽星 2.3k。

它可以立即编译和运行,和 PyTorch 完全兼容。卡帕西使用的示例是 GPT-2,但 Llama 2 和 Gemma 等也适用。

项目发布后,他还给出了从 PyTorch 迁移到 C 的教程。

网友们直呼:他甚至都不用 C++……

而且就连怎么让大模型如法炮制的提示词,他也放了出来。现在已经有人在用 Devin 尝试 ing。

手动实现每个层前向 / 反向传播

选择用 GPT-2 的原因很简单,有模型权重,采用了堆栈式的 Transformer 模型结构。

项目核心的重点包括:

  • 直接在 C / CUDA 上训练 LLM,速度接近 PyTorch

  • 通过在 CPU 版本中使用 SIMD 指令(如 AVX2 和 NEON)聊加速 CPU 版本

  • 支持更先进的架构,比如 Llama2 和 Gemma

卡帕西解释,他在开始时分配了所有所需内存,训练期间内存占用保持不变,只是数据在不同批次之间动态流动。

关键在于手动实现每个单独层的前向传播和反向传播,并将它们串联起来。例如,下面是层归一化(layernorm)的前向传播和反向传播。

一旦有了所有的层,把它们全部串联在一起。

卡帕西表示这写起来非常乏味且痛苦,因为过程中必须保证所有 pointer 和张量都正确排列。

下图中左边是分配一个单一的一维内存数组,然后将所有模型权重和激活函数都指向它。

右图为非常小心地进行 pointer 计算。

一旦建立好了正向 / 反向传播,其他的都好说了。

但是到这部分,卡帕西觉得到了最有趣的部分。

我正在将其逐层移植到 CUDA,使其更加高效,甚至可能和 PyTorch 效率差不多,但不会有过多依赖。

从这里开始还有一些扩展,比如精度从 fp32 下降到 fp16 或更低,以及一些更多的层(比如 RoFE)来支持更先进的架构。

卡帕西表示,后面还将出一个视频进行更加详细的讲解。

更多的代码在 GitHub 项目页中有更具体展示。

后面他还加了一个如何从 PyTorch 迁移到 C 的教程。

网友:这和 LLM OS 有关吗?

前几天,“消失”了一段时间的卡帕西突然发推特,表示自己前段时间戒网去了,总体来说感觉害行。

和互联网世界通上信号第 4 天,他就发布了这一新项目。给网友们来了点小震撼。

在一系列常规的 amazing、great 之外,大家对新项目主要关心三个方面。

第一,为啥不用 Rust?

卡帕西表示他也在学习 Rust,但是仍旧认为 C 语言已经很好了。

它简单、干净、轻便、美观,是最好的语言。

第二,AI 程序员能写出同样的项目吗?

值得一提的是卡帕西还给出了一段提示词,表示大家可以用 LLM Agent 试试看。

目前的模型生成结果没那么好,但也许 1、2 年之后可以再看看。如果成功了……

“可能就是 AGI 到来了?”

现在已经有网友开始用 Devin 尝试了。

他担心 Devin 搜到了卡帕西的项目,然后直接抄下来。目前为止 Devin 还没有这么做。

不过卡帕西表示相比于这个,他更担心 LLM Agent 在 1-2 年后确实可以解决这个问题了,但是那时各种代码和讨论会以一种别样的方式渗透到训练数据里,导致结果不够令人满意。

有人补充说,要加强数据管理了。

第三个讨论比较多的话题则是,这个项目和 LLM OS 有关吗?

前段时间卡帕西从 OpenAI 离职,计划要开始推进个人项目。

当时大家都猜测,他要做 LLM OS。

3 月底在访谈中,他也再次聊了这个话题。

他表示,现在 AGI 的路线已经相对清晰了,大家都在如火如荼推进工作,大致来说,每个人都在努力构建“大模型操作系统(LLM OS)”.

我喜欢把它比作一个操作系统。你要准备好各种外围设备,然后把他们连接在一个新的 CPU 上。这些外围设备包括文本、图像、音频等各种模态。CPU 就是语言模型本身。它还要与我们已经构建的所有 Software 1.0 基础设施相连

我认为大家都在努力构建这样一个东西,然后把它定制成适用于各个经济领域的产品。

现在随着新项目推出,卡帕西的个人项目大概是已经提上日程了。

后续关于 LLM.C 的项目还会推出更详细的视频讲解版本,大家可以期待一波了~

GitHub 地址:

  • https://github.com/karpathy/llm.c

参考链接:

  • [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

广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选时间,结果仅供参考,IT之家所有文章均包含本声明。


本文由LinkNemo爬虫[Echo]采集自[https://www.ithome.com/0/760/874.htm]

本文标签
 {{tag}}
点了个评