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Karpathy：for fun.几天前，前特斯拉 Autopilot 负责人、OpenAI 科学家 Andrej Karpathy 发布了一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实行 GPT-2 训练的项目「llm.c」。llm.c 旨在让大模型（LM）训练变得简单 —— 使用纯 C 谈话 / CUDA，不须要 245MB 的 PyTorch 或 107MB 的 cPython。例如，训练 GPT-2（CPU、fp32）仅须要单个文献中的大约 1000 行干净代码（clean

Karpathy：for fun.几天前，前特斯拉 Autopilot 负责人、OpenAI 科学家 Andrej Karpathy 发布了一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上完成 GPT-2 训练的项目「llm.c」。llm.c 旨在让大模型（LM）训练变得简单 —— 使用纯 C 言语 / CUDA，不需求 245MB 的 PyTorch 或 107MB 的 cPython。例如，训练 GPT-2（CPU、fp32）仅需求单个文献中的大约 1000 行干净代码（clean

Karpathy：for fun.几天前，前特斯拉 Autopilot 负责人、OpenAI 科学家 Andrej Karpathy 发布了一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实行 GPT-2 训练的项目「llm.c」。llm.c 旨在让大模型（LM）训练变得简单 —— 使用纯 C 说话 / CUDA，不需求 245MB 的 PyTorch 或 107MB 的 cPython。例如，训练 GPT-2（CPU、fp32）仅需求单个文献中的大约 1000 行干净代码（clean