首个“开源ChatGPT”来了：基于谷歌5400亿参数大模型，华人小哥出品，网友吐槽：这谁能跑？

导读：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

作者：明敏 发自 凹非寺

来源：量子位 | 公众号 QbitAI

参考链接：
[1]https://twitter.com/rasbt/status/1608133663937495041
[2]https://twitter.com/omarsar0/status/1608143718460055552

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