GPT-NeoX 是由 EleutherAI 开发的开源大规模语言模型训练框架，专为训练数十亿到千亿参数级别的 GPT 风格模型而设计。该项目提供了完整的训练工具集，包括数据处理、模型训练、分布式优化、模型评估等全流程支持，是开源社区训练大型语言模型的重要基础设施之一。GPT-NeoX 被广泛用于学术研究和开源 LLM 项目，为民主化大模型训练做出了重要贡献。
核心功能
GPT-NeoX 提供了工业级的大规模模型训练能力，支持 3D 并行（数据并行、模型并行、流水线并行）、混合精度训练、梯度累积等高级优化技术。框架内置了丰富的训练配置选项，允许用户精细调整学习率策略、优化器参数、数据加载方式等关键超参数。与 Hugging Face Transformers、tokenizers 等主流生态无缝对接，可以方便地导入预训练模型和使用标准化的 tokenizer。此外，GPT-NeoX 还提供了完善的检查点管理、训练恢复、日志监控等功能，确保长时间训练任务的稳定性。
技术特点
GPT-NeoX 基于 PyTorch 和 DeepSpeed 构建，充分利用了现代分布式训练技术的优势。框架采用高效的内存管理策略，支持 ZeRO 优化器状态分片，能够在有限的 GPU 内存中训练超大规模模型。支持容器化部署，可以在各种 HPC 集群和云计算平台上运行。GPT-NeoX 的代码设计注重可扩展性和可维护性，社区活跃，文档完善，为研究者提供了良好的二次开发基础。
应用场景
GPT-NeoX 主要应用于开源大型语言模型的训练和复现研究，EleutherAI 团队基于该框架训练了多个知名的开源模型，如 GPT-J、GPT-NeoX-20B 等。对于研究机构和大学实验室，GPT-NeoX 提供了经济实惠的大模型训练方案，无需依赖商业闭源框架。在模型定制和领域适配场景中，该框架也为企业提供了灵活的训练工具，支持在特定数据集上继续预训练或微调大规模模型。