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那么我从自身经验去思考,如果要复现chatGPT,可能需要注意的有哪些部分。 这些部分并不是不可以实现的,只是成本高或者容易被忽略的地方。 首先,在GPT-3的基础上,通过有监督的fine-tuning过程,诞生了davinci-instruct-beta模型。 具体而言,也就是需要采样一些prompt,由人工给出真正的结果。 这个在InstructGPT论文里写道,是有40个标注人员,标注了12.7K的样本。 接着,通过FeedME产生了至少text-davinci-001和text-davinci-002两个模型版本。

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相比较GPT-3,InstructGPT最大的特点在于通过Instruct的方式让人类深度参与模型的迭代,包括有监督微调,人类反馈微调和强化学习微调3个方法。 无论哪种方法,都离不开大量的人工标注,并且需要一定的时间和真实样例作为原料输入。 因此,即使可以复现一个ChatGPT,也是需要时间的。 根据之前的说明chatGPT与GPT-3的规模相同,都是1750B的参数量,那么它需要的硬件设备是什么样子的? 其训练成本大概在 万美元之间,根据估算,现有的定价对于OpenAI来说,应该会有75%的毛利。

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其中001版本应该是比较早期的,而002则是在code-davinci-002的基础上进行的进一步改进,融合了代码理解能力和自然语言理解能力。 然后,最后融入了PPO阶段,完成了text-davinci-003。 当然chatGPT应该也是完成了PPO阶段的,尤其是在对话方面进行了特别的优化(近期泄露的内部版本称之为text-chat-davinci-002,据传为chatGPT)。 那么GPT-3有多大呢,大家可以看一下下面的图就可以知道了,需要注意的是,这里看到参数量的改变是一个log指数,可以看到熟悉的Bert-large模型和GPT-2模型。 而GPT-3的175B按照官方说明,大概有350~500GB的显存需求,如果使用FP16加载该模型,大概需要至少5块A100(80G)才能够加载完成。 而如果要从头开始训练,至少需要1000块A100才能够在可接受的时间(几个月)里训练出该模型。

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首先我们先来看GPT-1到GPT-2以及GPT-3的变化。 首先在2018年6月,发布了第一版GPT-1,使用的是transformer的decoder架构+任务微调的形式,但是整体上似乎没有什么特别出彩的地方。 GPT-2确实有点东西,但是由于3个月前,BERT的出现,让它也没有当上一哥的位置。 不过整体上应该接近后来的GPT-3系列模型了。 〔編譯陳正健/綜合報導〕您知道世界上巨乳最多的國家在哪裡嗎?

柯文思

柯文思

Eric 於國立臺灣大學的中文系畢業,擅長寫不同臺灣的風土人情,並深入了解不同範疇領域。