获得类GPT模型的完整流程
根据nanochat项目的实现，训练一个类GPT的聊天模型需要以下完整步骤：
完整流程概览
整个训练流程遵循以下顺序，可以通过运行单个脚本完成：speedrun.sh:1-10
详细步骤和顺序
1. 环境准备阶段
首先需要设置Python虚拟环境、安装依赖和Rust工具链：speedrun.sh:14-56
2. Tokenizer训练阶段
训练一个BPE（Byte Pair Encoding）分词器，词汇表大小为65536（2^16）：speedrun.sh:58-71
分词器训练的具体实现包括：
- 从预训练数据集中迭代读取文本
- 使用Rust实现的BPE算法进行训练
- 保存分词器和token字节映射
tok_train.py:1-24
3. Base模型预训练阶段
这是核心的语言模型预训练阶段，训练一个Transformer模型：speedrun.sh:73-93
预训练的关键要素包括：
- 模型架构：深度为20层（d20），约561M参数
- 训练数据量：遵循Chinchilla定律，tokens = 20 × params
- 优化器：对矩阵参数使用Muon优化器，对embedding使用AdamW
- 评估指标：CORE分数和bits per byte (bpb)
base_train.py:36-69
4. Midtraining（中间训练）阶段
教会模型理解对话格式、特殊token和工具使用：speedrun.sh:95-104
Midtraining使用的数据混合包括：
- SmolTalk：46万行通用对话
- MMLU：10万行多选题
- 合成身份对话数据
- GSM8K数学问题等
mid_train.py:95-100
5. Supervised Finetuning (SFT) 阶段
对每个序列进行领域适应，使模型更好地遵循指令：speedrun.sh:106-117
SFT训练数据包括：
- ARC科学问题（3.4K行）
- GSM8K数学问题（8K行）
- SmolTalk对话（1万行）
- 合成身份对话（1K行）
- 拼写任务（600行）
chat_sft.py:82-93
6. 强化学习阶段（可选）
目前仅在GSM8K数学问题上实现：speedrun.sh:119-126
模型架构参数
模型的关键架构参数根据深度自动派生：base_train.py:89-97
训练时间和成本
- $100版本（d20）：约4小时，8xH100 GPU节点
- $1000版本（d32）：约41.6小时，8xH100 GPU节点
README.md:14-16
Notes 笔记
nanochat项目的设计理念是提供一个端到端、最小化、可黑客的完整实现，而不是一个高度可配置的框架。整个流程被精心设计为单个脚本即可运行，从零开始到获得可对话的ChatGPT克隆。
关键特点：
- 完全自动化：整个pipeline从分词器训练到最终模型部署都是自动化的
- 可扩展性：通过调整
--depth参数可以训练不同规模的模型 - 透明度：整个代码库仅约8000行，便于理解和修改
- 成本可控：从$100到$1000不等的训练预算
这个流程遵循现代大语言模型训练的标准范式：预训练（学习语言）→ 中间训练（学习格式）→ 监督微调（学习指令）→ 强化学习（优化特定能力）。