【500行C代码，把Transformer的神秘感彻底杀死】
有人用纯C从零实现了一个GPT，没有PyTorch，没有autograd，连numpy都没有。前向传播、反向传播、Adam优化器、文本采样，全部手写。
严格来说这不是GPT的架构复刻，而是精神继承。没有可学习参数的LayerNorm，用的是RMSNorm；激活函数是Squared ReLU而非GELU；tokenizer是字符级的，不是BPE。但核心机制一个不少：embedding、多头因果自注意力、残差连接、MLP、交叉熵损失。
这篇文章真正的价值在于：它把transformer从黑盒API调用变成了你能用for循环和指针算术理解的东西。
当你看到attention就是两层嵌套循环做点积再softmax再加权求和，当你看到backprop就是把这些操作反过来一步步算偏导，那种"这玩意儿到底在干嘛"的困惑就消失了。
用C而不是Python来做这件事有独特的教学意义。numpy的广播和PyTorch的autograd隐藏了太多细节，C强迫你面对每一次内存访问、每一次循环、每一次乘法。框架让你高效，但也让你无知。
几个值得注意的实现细节：softmax加交叉熵的梯度简化被清晰展示了，就是那个经典的prob减one_hot；RMSNorm的反向传播推导是很多人会卡住的地方，这里给出了完整实现；KV cache不是作为优化技巧引入，而是作为架构的自然组成部分。
当然这不是生产级代码。batch size是1，梯度噪声极大；静态内存分配在某些系统上可能直接栈溢出；没有梯度裁剪。但教学代码的目标从来不是能用，而是能懂。
Karpathy的llm.c是这个方向的标杆，工程质量完全不在一个量级。这篇更像是micrograd精神在C语言中的投射：教学优先，能跑就行。
如果你想真正理解attention的每一个梯度是怎么流动的，这篇值得逐行读一遍。理解一个系统最好的方式，永远是亲手把它拆开再装回去。
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