详细介绍
nanoGPT 是由 Andrej Karpathy 发布的简洁、高效的 GPT 训练与微调仓库，面向中等规模模型与教育用途。它以清晰的实现与少量依赖著称，帮助研究者与工程师快速上手 Transformer 训练流程、数据预处理与优化技巧，同时适合作为教学示例与原型开发基础。
主要特性
- 极简实现：代码量精简，逻辑清晰，便于理解 Transformer 与 GPT 的训练细节。
- 训练与微调：支持从头训练与在小数据集上进行微调，适合实验与教育场景。
- 可复现性：提供示例配置与训练脚本，便于复现论文中的训练流程与结果。
使用场景
- 用于教学与自学，理解 GPT 架构与训练流程。
- 快速搭建中等规模模型的原型或实验环境。
- 在受控环境中研究训练技巧、优化方法与数据处理策略。
技术特点
nanoGPT 基于 Python 实现，面向可读性与可实验性，适合作为入门到中级的实践仓库。项目采用 MIT 许可证，社区活跃，广泛用于教育、研究与小规模产品探索。