卡帕西开源NanoChat：百元4小时训出类GPT-2模型，12小时性能跃升

相较于卡帕西此前开发的nanoGPT，nanoChat构建了更为完整的全栈训练与推理流程。该项目创新性地采用Rust语言开发分词器训练模块，基于FineWeb数据集对Transformer模型进行预训练，并通过CORE评估体系全面衡量模型的基础能力。开发者只需启动云端GPU实例并运行单一脚本，即可在四小时内完成从零开始的模型训练，最终生成能够进行简单对话、创作诗歌、解答基础问题的智能系统。

在技术实现层面，项目融合了多项创新设计：中期训练阶段引入SmolTalk对话数据与选择题数据集，指令微调阶段覆盖常识推理（ARC-E/C）、数学运算（GSM8K）、代码生成（HumanEval）等基准测试。特别设计的GRPO算法支持在GSM8K数据集上进行强化学习，配合搭载KV缓存的推理引擎，实现了包含Python解释器等工具调用的高效交互。用户可通过命令行或网页界面与模型进行自然对话。

就性能表现而言，经过12小时训练的模型已在CORE评估指标上超越GPT-2。当训练预算提升至1000美元（约合人民币7114.7元）时，41.6小时的训练可使模型具备基础数学与编程能力。具体测试数据显示，当模型深度达到30层并训练24小时后，在MMLU语言理解基准测试中获得40+评分，ARC-Easy常识推理突破70分，GSM8K数学测试取得20+分，其性能相当于GPT-3千分之一计算量所达到的水平。

项目代码库包含8304行核心实现，完整覆盖从数据预处理到模型评估的全流程。开发者可生成单页Markdown训练报告，通过可视化方式实时追踪训练进度。卡帕西展示的对话案例表明，基础版模型已能胜任诗歌创作等创意任务。开源社区积极响应，已有开发者制作交互式代码图谱，帮助新手更直观地理解项目架构。

这项成果为AI开发成本控制提供了全新范式。通过架构优化与流程简化，项目证明了在有限预算下实现基础AI功能的可能性。虽然当前性能与商业大模型存在差距，但其展现的性价比优势为AI技术普及开辟了新路径。随着社区持续优化，这种高效开发模式有望推动AI技术在更多应用场景落地生根。

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