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 上实现 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 语言 / CUDA，不需要 245MB 的 PyTorch 或 107MB 的 cPython。例如，训练 GPT-2（CPU、fp32）仅需要单个文件中的大约 1000 行干净代码（clean code），可以立即编译运行，并且完全可以媲美 PyTorch 参考实现。
项目链接：https://github.com/karpathy/llm.c
项目的 Star 量不到七个小时就冲上了 2000，目前已经接近一万 Star。很多网友惊呼太强了：「即使顶着指针 ptsd，我也能感受到这些代码的美。」
然而，llm.c 项目收到的不只是称赞，还有很多质疑的声音。例如，有网友直接提问：「能具体描述下这个项目做了什么吗，解决了什么问题？」
对此，Karpathy 今天正面回应了网友们的疑问，详细阐述了 llm.c 项目的意义是什么，优缺点有哪些。
机器之心对 Karpathy 叙述原文进行了不改变原意的编译、整理，我们来看下 Karpathy 是怎么说的：
训练大型语言模型 (LLM)，例如 ChatGPT，涉及大量代码，复杂度很高。例如，典型的 LLM 训练可能会使用 PyTorch 深度学习库。PyTorch 本身就相当复杂，因为它实现了：
- 一个非常通用的张量抽象（一种排列和操作数组的方法，这些数组用于存储神经网络参数和激活）；
- 一个非常通用的反向传播 Autograd 引擎（训练神经网络参数的算法） ；
- 在神经网络中使用的大量深度学习层。
PyTorch 项目有 11449 个文件中的 3327184 行代码。最重要的是，PyTorch 是用 Python 编写的，Python 本身就是一种非常高级的语言 —— 必须运行 Python 解释器将训练代码转换为低级计算机指令。例如，执行此转换的 cPython 项目包含 4306 个文件中的 2437955 行代码。
llm.c 项目旨在移除所有这些复杂性，并将 LLM 训练简化为其最基本的要素，用非常低级的语言 (C 语言) 直接与计算机对话，并且没有其他库依赖项，唯一的抽象是汇编代码本身。
令人惊讶的是，训练像 GPT-2 这样的 LLM 实际上只需要在单个文件中使用大约 1000 行 C 语言代码。我通过直接在 C 语言中实现 GPT-2 的神经网络训练算法来实现这种压缩。这实际上很困难，因为你必须详细了解训练算法，能够导出所有层反向传播（backpropagation）的 forward pass 和 backward pass，并非常仔细地实现所有数组索引计算，因为没有可用的 PyTorch 张量抽象。但一旦这样做了，并且通过再次检查 PyTorch 来验证正确性，你就会得到一些非常简单、小且精致的东西。
那么，为什么人们不一直这样做呢？
第一：这放弃了很大的灵活性。如果你想改动神经网络，在 PyTorch 中你可能只需要更改一行代码。而在 llm.c 中，改动很可能会涉及更多代码，可能会更加困难，并且需要更多专业知识。例如。如果涉及一个新的操作，你可能就需要做一些微积分，并写出它的 forward pass 和 backward pass 以进行反向传播，并确保其在数学上是正确的。
第二：放弃速度，至少一开始是这样的。天下没有免费的午餐 —— 不应该指望仅 1000 行代码就能达到最先进的速度。PyTorch 在后台做了很多工作，以确保神经网络非常高效。不仅所有张量操作都非常仔细地调用最高效的 CUDA 内核，而且还有 torch.compile 等等，以进一步分析和优化神经网络并有效地在计算机上运行。
现在，原则上，llm.c 应该能够调用所有相同的内核并直接运行。但这需要更多的工作，就像上述第一点一样，如果更改神经网络或正在运行的计算机的任何内容，你可能必须使用不同的参数调用不同的内核，并且可能会手动进行更多更改。
总的来说，llm.c 是训练 GPT-2 的直接实现。这个实现结果出人意料地简短。但 llm.c 不支持其他神经网络，仅支持 GPT-2，如果你想更改神经网络的任何内容，则需要专业知识。幸运的是，所有最先进的 LLM 实际上与 GPT-2 根本没有太大的区别。并且，llm.c 必须进行额外的调整和完善，但原则上我认为它应该几乎能够媲美，甚至超越 PyTorch，因为我们消除了所有开销。
最后，我为什么要做这个工作？因为这很有趣。它也很有教育意义，因为只需要那 1000 行非常简单的 C 语言代码。它只是一些数组和对其元素进行一些简单的数学运算，例如 + 和 *。对于正在进行的更多工作，它可能会变得实际有用。
