也就是说，这就是手把手教程，就连AI小白看后，都会搭建GPT-2了。

Karpathy称这是从0到英雄（Zero To Hero）的系列中最新的视频。

翻看以往Zero To Hero系列中的视频，最长的也不过2小时25分，这次4小时完全创下了最新记录。

帖子中，他highlight了最新视频中的一些重点内容：

– 我们首先构建GPT-2神经网络

– 然后对其进行优化，以实现快速训练

– 参考GPT-2和GPT-3论文，设置训练运行优化和超参数

– 启动模型评估

– 祈祷一切顺利，上床睡觉

– 等到第二天早上，便可查看模型的结果，欣赏模型生成的有趣输出。

发布短短的几个小时，视频已经有了11万次播放量。

Karpathy表示，这次「过夜」的训练结果，表现甚至接近GPT-3（124M）模型的水平。

顺便提一句，Karpathy自己做的封面配图，也很有趣，直接把英伟达GPU点起来了。

网友在下面评论道，Karpathy就是我的神！

华裔天才少年Alexandr Wang称，「你的视频就相当于流行音乐明星发布的新单曲」。

「我的生活很简单，Karpathy上线GPT-2『大片』，看就完事儿了」。

视频下方，许多网友纷纷为这个免费课程「打赏」。

接下来，让我们一起来看看这节课讲了什么？

4小时大课，干货满满

最开始部分，Karpathy先介绍了下GPT-2的情况。

2019年，OpenAI首次发布了GPT-2模型，并公布了相关论文和代码。

论文地址：https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

而这次的视频，就是要复现一个GPT-2模型，共有1.24亿参数的模型。

之所以选择这一参数，要清楚的是，GPT-2在发布前会有一个小系列（miniseries），其中有4种参数，而最大的那个称为GPT-2。

另外，你可以将模型放在X轴上，各种下游指标放在Y轴上，便可以画出Sacling Law定律的曲线。基本上，随着模型规模扩大，下游任务性能越好。

1.24亿参数Transformer架构共有12层，并且有768个通道（channels）。

GPT-2发布已经是5年前的事了，而现在复现容易得很多，对GPU计算需求没那么大，大概需要1个小时，10美元的成本。

Karpathy表示，自己训练模型的GPU来自Lambda GPU Cloud，因为他认为这是在云中按需启动GPU实例的最佳和最简单的方法。

接下来，第一步就是加载GPT-2模型，进入GitHub源代码库，然后点击modle.py。

可以看到，这个模型使用的Tensorflow编写的。

Karpathy尴尬地表示道，「现在我们很少使用了，直接从更友好的Pytorch开始」。

为了更方便地复现，Karpathy还选择使用了Hugging Face上的GPT-2代码，其基于Transformer重新搭建，更容易使用。

接下来，就是从Hugging Face页面中，导入GPT-2模型。

在预训练GPT-2之前，如果想要复现一个1.5B模型，只需在gpt2后面，加上-xl。

下面，将Pytorch NN模块初始化为在如下类中定义，然后打印键值。

如下是，GPT-2模型内部不同的参数和形状，W token嵌入的权重大小是50257, 768。

这节课共分为4个部分，接下来从构建到参数微调，Karpathy都给出了非常详细的讲解。

第一节是实施GPT-2 nn.模块。

第二节是速战速决，混合精度的GPU，1000ms

第三节是Hyperpamats，AdamW，梯度剪裁

第四节是等待结果！GPT-2、GPT-3复现对比

最后，睡觉得到的结果，第二天再看结果。

模型的训练损失也在不断下降，而且与GPT-3的性能相媲美。

最后，这个4小时的大课，小编放这儿了。

参考资料：

https://x.com/karpathy/status/1799949853289804266

https://www.youtube.com/watch?v=l8pRSuU81PU