五分钟速成：用神级项目训练GPT-2，Andrej Karpathy也为之点赞！

八块 H100，五分钟完事。

原标题：神级项目训练GPT-2仅需5分钟，Andrej Karpathy都点赞
文章来源：机器之心
内容字数：5471字

新技术提升大模型训练效率

随着人工智能领域的发展，模型训练的效率得到了显著提升。近期，Keller Jordan开发的「Modded-NanoGPT」项目使得在8块H100 GPU上训练GPT-2模型的时间从45分钟缩短至仅5分钟，令人瞩目。

项目背景

此前，Andrej Karpathy通过纯C语言实现的llm.c项目引起了广泛关注。该项目的目标是简化大模型的训练，但在实现GPT-2的过程中仍需耗费大量时间。在短短几个月内，Keller Jordan的Modded-NanoGPT项目展示了技术的迅猛进步。

技术创新

Modded-NanoGPT采用了一系列先进的技术，包括FlexAttention、旋转嵌入、QK-Norm等，显著提高了训练速度。利用大序列长度，Jordan在FlexAttention的帮助下，将训练时间进一步压缩。虽然在HellaSwag上的准确率略有下降，但结果依然令人满意。

训练流程

用户可以通过简单的命令安装所需的依赖并启动训练。项目支持在多个GPU上进行训练，只需适当调整参数，便能在短时间内完成模型训练，输出具有124M活跃参数的Transformer模型。

Muon优化器的应用

此外，项目还引入了Keller Jordan自研的Muon优化器，这种优化器以其高效的内存使用和优秀的样本效率，成为当前已知最快的优化器之一。通过一系列实验，Muon优化器展现出在大规模训练中的潜力。

总结与展望

Keller Jordan的Modded-NanoGPT项目不仅大幅提升了训练效率，还展现了未来大模型训练的可能方向。尽管快速训练可能面临扩展性的问题，但其在1.5B参数模型上的表现显示出良好的性价比，为研究者提供了新的选择和思路。

如需详细了解该项目及其技术细节，欢迎访问该项目的GitHub页面。

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