消息，ME News 消息，3 月 13 日，近日，作者 karpathy 宣布其项目 nanochat 的训练效率得到显著提升。目前，在单个配备 8 个 H100 GPU 的节点上，训练一个达到 GPT-2 能力水平的模型仅需 2 小时，相比一个月前所需的约 3 小时有所缩短。作者表示，这一提升主要归功于将训练数据集从 FineWeb-edu 切换为 NVIDIA ClimbMix。他曾尝试 Olmo、FineWeb、DCLM 等数据集，但都导致性能下降，而 ClimbMix 则开箱即用，效果很好。此外，作者透露已成功设置 AI 代理来自动迭代优化 nanochat。在最近约 12 小时内，该代理在功能分支上进行了 110 次修改，将 d12 模型的验证损失从 0.862415 降至 0.858039，且未增加实际耗时。作者表示，过去约两周他更多地在优化“元设置”，而非直接修改 nanochat 代码库。
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