重生之在《我的世界》做山姆·奥特曼:网友在线手搓ChatGPT
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一老哥在《我的世界》上手搓了一个ChatGPT!
这你敢信?

这款手搓GPT不仅经过英语对话训练,有500万个参数,还能在像素世界里的小电脑上跟你对话。

而且手搓这么一个GPT竟然没用指令集,完全是用红石电路(0/1)和存储单元手搓出来的。
怎么说呢,这难度不亚于你在60年代用IBM的超级计算机打《王者荣耀》。

这一出整的,在《我的世界》上跑GPT居然比在本地跑还靠谱。

也难怪网友说宇宙是红石模拟出来的。

这是怎么一回事?
从逻辑电门到GPT
这一切的开始源自《我的世界》大神sammyuri与GPT的一次对话:
我能在《我的世界》造一个你吗?绝对可……

(GPT可能也没想到,这顺嘴一说,直接把自己送进了《我的世界》。)

总的来说,这500万参数的GPT虽小,但五脏俱全。
词嵌入、位置编码、归一化、矩阵乘法、多头注意力、KV cache、激活函数(ReLU)、层数x6、输出单元应有尽有。

在具体的数据上,模型一共有5087280(约500万)个参数,在Python中用TinyChat数据集进行训练。

嵌入维度为240,词汇量为1920个token,包含6层和5个注意力头。
上下文窗口大小为64个token,足够应对(非常)简短的对话。
当使用MCHPRS(Minecraft高性能红石服务器)将tick速率提升到约40000倍时,它大约可以在2小时内生成一个回复。
(就是不怎么快)
模型的大部分权重被量化到8位,不过嵌入层和LayerNorm的权重分别以18位和24位存储。
整个建造占据了1020 x 260×1656方块的体积,所以视频里有些地方会有些变形。

那,这是怎么做到呢?
据一位网友分享,大概的流程可能是这样的:
首先,在自己的电脑上训练一个小型GPT,把权重压缩到低精度(int8、int4,或者 0–15 的模拟值),并导出权重和网络结构(NumPy数组等)。
接下来,把这些计算方法翻译成像素积木语言,选择合适的红石编码方式。
然后,定义可复用的电路模块,比如MAC Tile(乘加模块):输入激活值加权重→输出部分和。
之后,写一个“编译器”脚本,把训练好的模型映射到红石模块,安排好线路和时序。
最后,借助WorldEdit、Litematica、Amulet/MCEdit批量铺设,迅速完成整个搭建。
这样一来,聊天信息就能变成红石信号,时钟脉冲推动信号穿过电路,最后通过命令块、告示牌或灯光生成输出。
不过,也有网友表示,建造模型固然很难,但要是能在《我的世界》里训练模型可就真太牛了。

说到这,这就不得不提《我的世界》中最大的天才之举——红石电路了。
红石电路的基础,其实就是数字逻辑。
在游戏里,每个红石信号只有两种状态:通电(1)和不通电(0),对应现实中的二进制。
玩家可以利用这些信号构建各种逻辑门——如与门(AND)、或门(OR)、非门(NOT)——实现信号的组合和控制。
而逻辑门的组合,就能构成更复杂的电路:加法器、计数器,甚至可以搭建简单的CPU,实现二进制加减运算,甚至是自动化装置和小游戏。
这意味着,《我的世界》的玩家不仅在搭积木,更在进行一场微型的数字计算实验,从0/1的基础信号,一步步搭建出完整的运算系统。
而有了这些基础,什么手搓GPU、CPU、神经网络就只是时间问题了。

人类对《我的世界》的开发程度不及1%
除了这次的手搓GPT以外,sammyuri以及其他网友其实还在《我的世界》里倒腾了不少东西——
堪称一整个《我的世界》计算机宇宙,比如:
在《我的世界》里造CNN,识别数字,重走LeCun的LeNet之路。

在《我的世界》中手搓能玩俄罗斯方块、贪吃蛇、四子棋、图形渲染……以及更多游戏的CPU。

在《我的世界》里套娃《我的世界》。

在《我的世界》里的搭建神经网络。

在《我的世界》造互联网。

甚至还专门有教程教你怎么用《我的世界》搓电脑。

就说还有啥不能造吧!
2025年,当GPT还不能玩《我的世界》时,《我的世界》已经能玩GPT了。
那么,《我的世界》的玩家们会在OpenAI前发明AGI吗?

文章出处:量子位
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