與卡帕西此前開(kāi)發(fā)的nanoGPT不同，nanochat構(gòu)建了完整的全棧訓(xùn)練/推理流程。項(xiàng)目采用Rust語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)分詞器訓(xùn)練，在FineWeb數(shù)據(jù)集上進(jìn)行Transformer模型預(yù)訓(xùn)練，并通過(guò)CORE指標(biāo)體系評(píng)估模型的基礎(chǔ)能力。開(kāi)發(fā)者僅需啟動(dòng)云GPU實(shí)例并運(yùn)行單一腳本，即可在4小時(shí)內(nèi)完成從零開(kāi)始的模型訓(xùn)練，生成可進(jìn)行簡(jiǎn)單對(duì)話、創(chuàng)作詩(shī)歌、解答基礎(chǔ)問(wèn)題的AI系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面，項(xiàng)目整合了多項(xiàng)創(chuàng)新：中期訓(xùn)練階段引入SmolTalk對(duì)話數(shù)據(jù)與選擇題數(shù)據(jù)，指令微調(diào)階段覆蓋常識(shí)推理（ARC-E/C）、數(shù)學(xué)計(jì)算（GSM8K）、代碼生成（Humaneval）等基準(zhǔn)測(cè)試。特別設(shè)計(jì)的"GRPO"算法支持GSM8K數(shù)據(jù)集上的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，配合帶KV緩存的推理引擎，實(shí)現(xiàn)了包含工具調(diào)用（Python解釋器）的高效交互，用戶可通過(guò)命令行或網(wǎng)頁(yè)界面與模型交互。

性能表現(xiàn)方面，訓(xùn)練12小時(shí)的模型已在CORE指標(biāo)上超越GPT-2。當(dāng)預(yù)算提升至1000美元（約合人民幣7114.7元）時(shí)，41.6小時(shí)訓(xùn)練可使模型具備基礎(chǔ)數(shù)學(xué)與編程能力。具體測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，深度30的模型訓(xùn)練24小時(shí)后，在MMLU語(yǔ)言理解基準(zhǔn)取得40+分，ARC-Easy常識(shí)推理突破70分，GSM8K數(shù)學(xué)測(cè)試獲得20+分，性能相當(dāng)于GPT-3千分之一計(jì)算量的水平。

項(xiàng)目代碼庫(kù)包含8304行實(shí)現(xiàn)，涵蓋從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型評(píng)估的全流程。開(kāi)發(fā)者可生成單頁(yè)Markdown報(bào)告，以可視化方式追蹤訓(xùn)練進(jìn)度。卡帕西展示的對(duì)話案例顯示，基礎(chǔ)版模型已能完成詩(shī)歌創(chuàng)作等創(chuàng)意任務(wù)。開(kāi)源社區(qū)迅速響應(yīng)，已有開(kāi)發(fā)者制作出交互式代碼圖譜，幫助新手更直觀地理解項(xiàng)目架構(gòu)。

這項(xiàng)成果為AI開(kāi)發(fā)成本控制提供了新范式。通過(guò)架構(gòu)優(yōu)化與流程簡(jiǎn)化，項(xiàng)目證明了在有限預(yù)算下實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)AI功能的可行性。盡管當(dāng)前性能與商業(yè)大模型存在差距，但其展現(xiàn)的性價(jià)比優(yōu)勢(shì)為AI技術(shù)普及開(kāi)辟了新路徑。隨著社區(qū)持續(xù)優(yōu)化，這種高效開(kāi)發(fā)模式有望推動(dòng)AI技術(shù)在更多場(chǎng)景的落地應(yīng)用。