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nanogpt

ovachiever/droid-tings

Implémentation GPT pédagogique en environ 300 lignes. Reproduit GPT-2 (124 M) sur OpenWebText. Code propre et piratable pour apprendre les transformateurs. Par Andrej Karpathy. Parfait pour comprendre l’architecture GPT à partir de zéro. Entraînez-vous sur Shakespeare (CPU) ou OpenWebText (multi-GPU).

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Installation

$npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill nanogpt

SKILL.md

nanoGPT is a simplified GPT implementation designed for learning and experimentation.

Model architecture: See references/architecture.md for GPT block structure, multi-head attention, and MLP layers explained simply.

Training loop: See references/training.md for learning rate schedule, gradient accumulation, and distributed data parallel setup.

Implémentation GPT pédagogique en environ 300 lignes. Reproduit GPT-2 (124 M) sur OpenWebText. Code propre et piratable pour apprendre les transformateurs. Par Andrej Karpathy. Parfait pour comprendre l’architecture GPT à partir de zéro. Entraînez-vous sur Shakespeare (CPU) ou OpenWebText (multi-GPU). Source : ovachiever/droid-tings.

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Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill nanogpt
Catégorie
</>Développement
Vérifié
Première apparition
2026-02-01
Mis à jour
2026-02-18

Réponses rapides

Qu'est-ce que nanogpt ?

Implémentation GPT pédagogique en environ 300 lignes. Reproduit GPT-2 (124 M) sur OpenWebText. Code propre et piratable pour apprendre les transformateurs. Par Andrej Karpathy. Parfait pour comprendre l’architecture GPT à partir de zéro. Entraînez-vous sur Shakespeare (CPU) ou OpenWebText (multi-GPU). Source : ovachiever/droid-tings.

Comment installer nanogpt ?

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill nanogpt Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor

Où se trouve le dépôt source ?

https://github.com/ovachiever/droid-tings