更新：2026-01-17 21:06:27
nanochat是AI领域专家Andrej Karpathy推出的开源项目，旨在通过极低的成本和高效的流程来训练小型语言模型，从而实现类似ChatGPT的对话能力。仅花费约100美元（利用8张H100 GPU训练4小时），就能训练出具备基础对话、创作故事与诗歌、回答简单问题等功能的小型模型。要是把预算提高到1000美元（训练时长约41.6小时），模型的性能会得到明显提升，能够解决简单的数学和代码问题，还可以参与多项选择题测试。该项目涵盖了从数据准备、预训练、中期训练、监督微调（SFT）、强化学习（RL）到推理部署的全流程，通过大约8000行代码实现端到端训练，代码简洁易懂，十分适合用于学习和实践。
nanochat的主要功能包括： - 分词器训练：采用Rust语言开发分词器训练模块，完成文本到符号码本序列的转换工作。 - 预训练阶段：基于FineWeb数据集对Transformer架构的大语言模型开展预训练，并借助CORE指标完成模型性能评估。 - 中期训练环节：利用SmolTalk用户-助手对话数据集、多项选择题数据集以及工具使用数据集进行中期训练，帮助模型适配对话场景。 - 监督微调（SFT）：针对世界知识多项选择题数据集（ARC-E/C、MMLU）、数学数据集（GSM8K）、代码数据集（HumanEval）实施监督微调，强化模型在特定任务上的表现。 - 强化学习微调（RL）：运用“GRPO”算法在GSM8K数据集上对模型进行强化学习微调，进一步优化模型性能。 - 推理部署：搭建高效的模型推理系统，支持KV缓存、简易预填充/解码流程，以及轻量级沙箱环境中的Python解释器工具调用；同时提供CLI或类ChatGPT的WebUI两种交互方式。 - 成绩单生成：输出单一的Markdown格式报告卡，对整个训练与推理流程进行总结，并以“游戏化”形式呈现结果。 nanochat的技术原理如下： - 极简代码架构：项目整体代码量约8000行，采用单一代码库开发，依赖项极少，结构清晰直观，便于理解与修改。 - Rust语言分词器：通过Rust语言实现分词器训练功能，负责文本到符号码本序列的转换，有效提升分词的效率与性能。 - Transformer架构：以Transformer架构为基础构建大语言模型，通过预训练环节让模型学习语言模式与相关知识。 - 数据驱动训练：依托FineWeb等数据集开展预训练，借助海量文本数据帮助模型掌握语言表达逻辑与各类知识。 - 中期训练适配：在SmolTalk等对话类数据集上进行中期训练，使模型更好地适配对话场景与特定任务需求。 - 强化学习优化：利用“GRPO”算法在指定数据集上进行强化学习微调，进一步优化模型性能表现。 - 高效推理引擎：开发集成KV缓存的推理引擎，支持预填充与解码流程，显著提升推理效率。 - WebUI交互功能：提供类ChatGPT的网页交互界面，用户可通过该界面与训练完成的模型进行交互。 nanochat的项目地址： Github仓库：https://github.com/karpathy/nanochat nanochat的应用场景涵盖： - 个人与团队层面：适用于网络安全意识较强的个人或团队，可在内部网络中快速搭建加密通讯渠道。 - 开发者与技术爱好者群体：可作为学习和研究P2P网络、加密技术及命令行应用开发的实战平台。 - 临时工作小组场景：例如应急响应小组，能够在无中央服务器的情况下迅速组建沟通网络。 - 教育与研究领域：为研究人员和学习者提供了一个低成本、易理解且便于改进的LLM开发平台。
