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Karpathy选择了GPT-2作为示例模型，但他的方法同样适用于Llama 2和Gemma等模型。他还提供了一份详细的PyTorch迁移教程，使得他的项目能够立即编译和运行，并与PyTorch完全兼容。
Karpathy的项目核心在于直接在C/CUDA上训练大型语言模型（LLM），速度接近PyTorch。他通过在CPU版本中使用SIMD指令（如AVX2和NEON）来加速CPU版本，并支持更先进的架构，如Llama2和Gemma。他解释说，在开始时他分配了所有所需的内存，并确保在训练期间内存占用保持不变，只是数据在不同批次之间动态流动。
Karpathy表示，编写这个项目的过程既乏味又痛苦，因为必须确保所有指针和张量都正确排列。他还提到，他正在将这个项目逐层移植到CUDA，以提高效率，甚至可能与PyTorch的效率相当，但不会有过多依赖。
（图片来自网络侵删）
关于这个项目是否与LLM OS有关，Karpathy此前从OpenAI离职，计划推进个人项目，其中就包括构建LLM OS。他表示，AGI的路线已经相对清晰，每个人都在努力构建“大模型操作系统（LLM OS）”。
目前，Karpathy计划在后续推出更详细的视频讲解版本，并在GitHub上提供更多具体代码。
（图片来自网络侵删）
GitHub地址：https://github.com/karpathy/llm.c
