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：

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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：

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）：

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

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：

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： nanochat 在所有训练阶段使用的双重优化器策略。系统使用两个专门针对不同参数组的优化器：AdamW 用于嵌入和输出投影层，Muon 用于所有 Transformer 块矩阵参数。
• 评估指标：CORE分数和bits per byte (bpb)

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：

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

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：

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）

6. 强化学习阶段（可选）

目前仅在GSM8K数学问题上实现：

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模型架构参数

模型的关键架构参数根据深度自动派生：

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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

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Notes 笔记

nanochat项目的设计理念是提供一个端到端、最小化的完整实现，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）。