Karpathy 最新项目震撼发布！不到 8000 行代码，完整实现了从训练到推理的 LLM 全流程，堪称开源界的宝藏：

- 用 Rust 实现了高效的 tokenizer 训练

- 在 FineWeb 语料上预训练 Transformer LLM，并多维度评估核心指标

- 中期训练结合用户-助手对话、选择题、工具调用等多样任务

- 监督微调（SFT）后，模型在多项世界知识（ARC-E/C、MMLU）、数学（GSM8K）、代码（HumanEval）测试中表现优异

- 可选用“GRPO”算法进行强化学习（RL），提升数学题解答能力

- 轻量化推理引擎支持 KV 缓存、简单预填充/解码，集成 Python 沙箱工具，同时提供 CLI 和类 ChatGPT 网页 UI

- 生成统一的 Markdown 报告，方便总结、打分和游戏化体验

模型架构细节同样亮眼：

类似 LLaMA 的稠密 Transformer，采用 rotary 位置编码、QK 归一化、未绑定的嵌入/反嵌入层、ReLU² MLP，无偏置线性层，简洁高效；优化器结合 Muon 与 AdamW，推理中还用了 logit softcap 技巧。

这不仅是 Karpathy 对开源社区的又一次巨大贡献，更是对入门者极其友好的学习资源。大家纷纷点赞，称赞其代码简洁、训练快速、实现全面，真正实现了人人都能玩转 LLM 的梦想。

如果你对从零开始训练、调优和部署大语言模型感兴趣，这个项目绝对值得深入研究。

🔗 github.com/karpathy/nanochat

---

💡延伸思考

Karpathy 用极简代码展现了训练大模型的全貌，突破了传统复杂框架的壁垒。Rust 的引入体现了追求高性能和安全的趋势，未来 LLM 生态或许会迎来更多类似轻量级、模块化的创新。

此外，项目中对多任务训练和强化学习的结合，展示了 LLM 在实用场景中持续迭代的可能路径。对开发者和研究者来说，这样的开源工具极大降低了门槛，有望催生更多定制化智能应用。

快去试试，让你也体验从基础到实战的完整 AI 训练流程！