OpenAI前科学家发布nanochat开源项目：8000行代码实现全栈LLM训练，100美元复现ChatGPT级模型

近日，OpenAI前科学家Andrej Karpathy发布全新开源项目nanochat，该项目以极简代码实现大语言模型（LLM）全栈训练与推理流程，引发业界广泛关注。作为nanoGPT的扩展版本，nanochat首次覆盖从分词器训练到交互式对话界面的完整技术链条，其核心优势在于极低的技术门槛与经济成本。

技术实现方面，nanochat通过约8000行高度集成的代码，构建起包含四大关键环节的技术闭环：采用Rust实现的高效分词器训练模块；基于FineWeb数据集进行Transformer架构的预训练；利用SmolTalk对话数据完成多任务中间训练；最终通过监督微调（SFT）在ARC-E/C、MMLU等学术基准及GSM8K数学题、HumanEval编程测试上优化模型性能。项目特别设计了”speedrun”快速启动脚本，用户仅需在配备8块H100 GPU的云端实例运行4小时，耗资约100美元即可获得具备对话、创作与解题能力的AI助手。

值得注意的是，nanochat延续了Karpathy一贯倡导的”最小化依赖”开发理念，将强化学习、Web交互界面等复杂功能封装为轻量级模块。该项目的发布标志着个人开发者低成本复现ChatGPT级模型成为可能，为AI技术民主化进程提供了新的实践范本。目前项目代码已在GitHub平台开源，开发者社区正积极测试其在不同硬件环境下的适配表现。