1. 引入
大神karpathy从openai离职后，创办了AI教育公司Eureka Labs（参考1），同时也创办了知名的nanoGPT项目。
目前，使用nanoGPT（参考2），你可以在几分钟内训练出一个babyGPT（甚至于在CPU上就可以运行训练过程），也可以在8XA100 40GB的GPU上，从头开始训练了GPT2-124M（大约4天时间）。
笔者在重现GPT2-124M过程中，在wandb中看到很多参数，如下图一所示，这些参数是什么含义呢？
2. 参数含义
使用nanoGPT来训练GPT2-124M时，可以从wandb中看到如下的一些参数：
- 训练过程
（1）MFU（Model FLOPs Utilization）
表示模型算力利用率，是指模型一次前反向计算消耗的矩阵算力与机器（如GPU）算力的比值。它直接反映了模型在训练过程中对计算资源的有效利用程度。在大模型训练中，提高MFU是优化训练效率的关键手段之一。从参考3可以看到，比较高的MFU是55.2%
（2）lr：学习速率
（3）iter：迭代次数，从训练代码（参考4）可以看到，本次训练设置的max_iters = 600000
（4）loss：训练损失函数值
- GPU参数
这里主要显示，GPU的功率，功率利用率，内存消耗，GPU温度等参数
- 训练过程中的log
iter 162300: loss 3.0673, time 335.07ms, mfu 50.24%
iter 162310: loss 3.0587, time 334.29ms, mfu 50.25%
iter 162320: loss 3.0309, time 333.77ms, mfu 50.27%
iter 162330: loss 2.9537, time 333.12ms, mfu 50.29%
iter 162340: loss 3.1240, time 333.97ms, mfu 50.30%
iter 162350: loss 2.9463, time 334.07ms, mfu 50.31%
iter 162360: loss 2.8554, time 333.62ms, mfu 50.33%
iter 162370: loss 2.9718, time 333.64ms, mfu 50.34%
iter 162380: loss 3.1027, time 333.55ms, mfu 50.35%
iter 162390: loss 2.9248, time 333.75ms, mfu 50.36%
iter 162400: loss 3.1186, time 332.64ms, mfu 50.38%
iter 162410: loss 3.2004, time 335.31ms, mfu 50.37%
iter 162420: loss 3.0321, time 333.47ms, mfu 50.38%
iter 162430: loss 3.0025, time 333.66ms, mfu 50.38%
iter 162440: loss 2.8700, time 334.59ms, mfu 50.38%
iter 162450: loss 2.9597, time 333.97ms, mfu 50.38%
iter 162460: loss 2.9847, time 333.97ms, mfu 50.38%
iter 162470: loss 3.0788, time 334.33ms, mfu 50.38%
iter 162480: loss 3.2261, time 332.76ms, mfu 50.40%
iter 162490: loss 2.8983, time 333.25ms, mfu 50.41%
iter 162500: loss 3.0039, time 333.32ms, mfu 50.42%
iter 162510: loss 2.8551, time 332.80ms, mfu 50.43%
iter 162520: loss 2.8523, time 333.73ms, mfu 50.43%
wandb: | 0.015 MB of 0.023 MB uploaded训练过程中，log显示迭代次数（iter），loss值，本次迭代所花时间，以及MFU（模型算力利用率）。
3. 参考
- karpathy个人经历。https://karpathy.ai/
- nanoGPT开源项目链接。https://github.com/karpathy/nanoGPT
- MFU。https://www.cnblogs.com/CocoML/p/18290628
- GPT2配置。https://github.com/karpathy/nanoGPT/blob/master/config/train_gpt2.py