首个“开源 ChatGPT ”来了:基于谷歌 5400 亿参数大模型,网友吐槽:这谁能跑

就说程序员的手速有多快吧,首个开源 ChatGPT 项目已经出现了!

基于谷歌语言大模型 PaLM 架构,以及使用从人类反馈中强化学习的方法(RLHF),华人小哥 Phillip Wang 复刻了一个 ChatGPT 出来。

项目 GitHub 星已经超过 1.7k 了,而且还在一路飙升 ing。

不过一反常态的是,网友们看到“开源 ChatGPT”却没有火速开冲,反倒齐刷刷在发问:

这…… 有人能 run?

开源了但没完全开?

项目的核心内容,是在 PaLM 架构上实现基于人类反馈的强化学习。

其中,PaLM(Pathways Language Model)是谷歌在今年 4 月发布的 5400 亿参数全能大模型,基于 Pathways 系统训练,BERT 之父 Jacob Devlin 为主要贡献者之一。

PaLM 可以完成写代码、聊天、语言理解等任务,并且在大多数任务上实现了 SOTA 少样本学习性能。

另一个核心点是 RLHF“从人类反馈中强化学习”。

OpenAI 提出 InstructGPT 时就用到了这一方法,它能让 AI 的回答更加符合情景要求,降低“有害性”。

具体分三步:

第一步,找一些人写下示范答案,来微调 GPT-3 模型,训练监督模型 baseline。

第二步,收集某个问题的几组不同输出数据,由人类对几组答案进行排序,在此数据集上训练奖励模型。

第三步,使用 RM 作为奖励函数,近端策略优化(PPO)算法微调 GPT-3 策略,以强化学习方法最大化奖励。

ChatGPT 使用的 GPT-3.5,其中 text-davinci-002 就是在 code-davinci-002 的基础上,采用了 InstructGPT 训练方法改进得到。

正是基于如上两方面核心内容,作者实现了 ChatGPT 的复刻。

大致步骤有 3 步:

首先来训练一下 PaLM,就和其他自回归 Transformer 一样。

第二……

等等,训练 PaLM???这确定不是在开玩笑?

现在明白为啥大家都觉得这个开源项目完全不能 run 了……

打个不恰当的比方,这就像如果想吃熊肉,那先自己去打头熊来。

项目中只有 PaLM 架构和代码,没有预先训练好的权重。

所以完成第一步,大概效果就是……

话虽如此,但还是继续接着往下看看……

第二步,就要训练基于 RLHF 的奖励模型了。作者使用的是一种轻量级训练大语言模型方法 LoRA,这种方法是开源的。

然后,再把之前训练好的模型和奖励模型用强化学习进行微调。

经过这三步后,就能得到一个开源版的 ChatGPT 了。

这中间面临的问题包括巨大的计算量、超大模型和难收集的文本…… 所以有人也不免发问:

有没有一种可能,它也没啥用?

不过有网友觉得这本质上还是一件好事啦。

AI 的一个关键区别就是,每有一个重大突破,很快就会出现一个开源版本。

实际上,开源项目作者小哥 Philip Wang 一直都热衷于复刻各种明星项目,过去还尝试过 Dall・E 2、AlphaFold 2 等。

以及 LAION 也发起了一个类似项目 Open Assistant,他们将通过“众筹脑力”的方式,共同开发一个开源的聊天 AI。

Stable Diffusion 用的开放数据集,就是这一组织做的。

感兴趣的童鞋不妨去试试看~

PaLM-rlhf-pytorch 主页:

https://github.com/lucidrains/PaLM-rlhf-pytorch

Open Assistant 主页:

https://github.com/LAION-AI/Open-Assistant

参考链接:

  • [1]https://twitter.com/rasbt/status/1608133663937495041

  • [2]https://twitter.com/omarsar0/status/1608143718460055552

本文来自微信公众号:量子位 (ID:QbitAI),作者:明敏

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风君子

独自遨游何稽首 揭天掀地慰生平

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