nanochat 是 Andrej Karpathy 用纯 C 语言训练与推理 GPT-2 的“玩具级”教学项目，可在笔记本电脑上一分钟内完成文本生成，帮助开发者彻底理解大模型原理。
二、主要功能
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训练：从 0 开始训练 124M 参数的 GPT-2，支持自定义语料与超参数。
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推理：加载训练好的权重，逐 token 采样生成文本。
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交互：提供简易 REPL，实时对话或续写。
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可视化：打印每一步 logits、loss、梯度范数，方便调试。
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零依赖：仅依赖标准 C 库，单文件即可编译运行。
三、技术原理
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模型结构：完全复现 GPT-2 Small，12 层 Transformer，768 维隐藏状态，12 头自注意力。
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训练算法：AdamW + 余弦退火，支持混合精度（fp16/fp32）与梯度裁剪。
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数据流：使用 mmap 将语料一次性映射到内存，多线程分块并行编码。
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推理优化：KV-Cache + 温度采样 + Top-k 截断，CPU 即可达 100 tok/s。
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代码设计：单文件 nanochat.c 约 2k 行，所有矩阵运算手写循环，无第三方库，便于阅读与修改。
四、应用场景
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教学演示：课堂或直播现场 10 分钟训练出会写诗的模型。
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算法验证：快速验证新采样策略或位置编码改进。
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嵌入式实验：在树莓派或 MCU 上跑通“最小 GPT”。
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面试刷题：手写 C 版本 transformer 作为加分项。
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黑客松：24 小时内训练专属角色语料，生成剧本或对话。
五、使用方法
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获取代码：git clone https://github.com/karpathy/nanochat
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准备语料：python preproc.py --input raw.txt --output train.bin
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编译：gcc -O3 -o nanochat nanochat.c -lm -pthread
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训练：./nanochat train --data train.bin --steps 1000 --lr 6e-4
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推理：./nanochat chat --model model.bin --prompt “Once upon a time”
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调参：直接改头文件中的 MAX_SEQ_LEN、N_LAYER 等宏，重新编译即可。
六、适用人群
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想了解 transformer 底层细节的算法工程师。
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教授深度学习课程的高校教师。
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嵌入式 C 开发者寻求端侧 LLM 方案。
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参加 Kaggle LLM 比赛需自建 baseline 的选手。
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对“手写 CUDA 前向”感到畏惧、想先从 C 入门的初学者。
七、优缺点介绍
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优点
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代码极短，单文件即可通读，无黑盒。
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训练+推理全流程公开，CPU 可跑，无需 GPU。
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支持任意修改，方便植入新课注意力或旋转位置编码。
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缺点
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仅实现 GPT-2 124M，规模小，生成质量有限。
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无分布式支持，大数据训练耗时。
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缺少现代特征：RoPE、RMSNorm、GQA、FlashAttention 等。
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C 语言手工矩阵乘，未调 SIMD/GPU，算力利用率低。
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八、分类标签 教育工具、轻量级模型、C语言实现、Transformer教学、开源项目
清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）和ModelBest联合开发的开源设备端GUI代理工具，能够操作中文和英文安卓应用，并通过强化微调提升推理能力，高效执行任务。