该项目由 Andrej Karpathy 开源，旨在用相对较低的成本和较短的时间构建一个类似 ChatGPT 的对话系统，受到了很多关注。
在大语言模型如 ChatGPT、Claude、Gemini 席卷全球的时代，我们习惯了“调用”AI，却很少真正理解它的底层原理。Andrej Karpathy——前 OpenAI 研究员、特斯拉 AI 负责人——推出了一个令人兴奋的开源项目 NanoChat，它让我们得以从零开始，亲手构建一个能聊天的微型语言模型。
一、项目简介
NanoChat 是一个极简的聊天语言模型实现项目。它的目标并不是打造一个实用的聊天机器人，而是帮助你完整理解 ChatGPT 等模型背后的工作机制。
这个项目仅包含数百行 Python 代码，却覆盖了一个语言模型的所有核心部分——从数据预处理到 Transformer 架构、从训练流程到交互式对话。
二、项目结构
NanoChat 的代码组织非常清晰，几乎每个文件都对应一个学习阶段：
| 文件 | 功能说明 |
|---|---|
train.py | 训练模型的主脚本 |
model.py | 定义 Transformer 模型结构 |
chat.py | 聊天界面的运行入口 |
data/ | 存放训练样本与语料 |
config.py | 模型与训练参数设置 |
三、核心原理
NanoChat 的灵魂在于简化的 Transformer 架构。
它手写实现了以下关键机制：
- Embedding：将文字转化为向量空间中的点。
- Self-Attention：让模型“关注”输入中的不同位置。
- Position Encoding：在序列中引入顺序信息。
- Causal Masking：保证模型只预测未来的 token。
- 生成（Sampling）：根据概率逐步生成自然语言。
通过阅读这些简短但极具启发性的代码，你可以直观看到一个 LLM 如何“思考”和“说话”。
四、项目运行
安装与运行非常简单：
git clone https://github.com/karpathy/nanochat
cd nanochat
pip install -r requirements.txt
python train.py
python chat.py训练完成后，你就可以在终端中与自己的“小模型”聊天。
虽然回答可能还不够“聪明”，但这是你亲手训练出的聊天 AI。
五、为什么值得学习
Karpathy 的“nano”系列项目（如 nanoGPT、nanoLLM、nanoChat）一向以“可读性高”著称。
它们不是工业级框架，而是 教学级的“显微镜”——让你真正理解 AI 模型的底层逻辑。
通过 NanoChat，你可以：
- 理解 Transformer 的内部机制；
- 掌握训练语言模型的完整流程；
- 体会 ChatGPT 等 LLM 的构建哲学。
六、总结
“NanoChat 不只是一个项目，而是一堂关于智能的启蒙课。”
在 AI 时代，理解原理比盲目使用更有力量。
从 NanoChat 开始，拆开大语言模型的“黑箱”，
你会发现，真正的智慧，藏在代码的每一行之中。
Github：https://github.com/karpathy/nanochat
油管：https://youtu.be/dGEg-IAr-Ik
