第二个问题则对那些想要使用它们的人是重要的(下文提到 GPT-3,主要是指 GPT-3.5 或 InstructGPT 的最新版本,除了一些指向 GPT-3 原文的情况)。 为什么所有公开的对 GPT-3 的复现都失败了? 这里,我称之为 “失败”,是指训练得出模型有接近 GPT-3 或者更大的参数量,但仍无法与 GPT-3 原始文献中报告的性...
第二个问题则对那些想要使用它们的人是重要的(下文提到 GPT-3,主要是指 GPT-3.5 或 InstructGPT 的最新版本,除了一些指向 GPT-3 原文的情况)。 为什么所有公开的对 GPT-3 的复现都失败了? 这里,我称之为 “失败”,是指训练得出模型有接近 GPT-3 或者更大的参数量,但仍无法与 GPT-3 原始文献中报告的性...
第二个问题则对那些想要使用它们的人是重要的(下文提到 GPT-3,主要是指 GPT-3.5 或 InstructGPT 的最新版本,除了一些指向 GPT-3 原文的情况)。 为什么所有公开的对 GPT-3 的复现都失败了? 这里,我称之为 “失败”,是指训练得出模型有接近 GPT-3 或者更大的参数量,但仍无法与 GPT-3 原始文献中报告的性...
在复现和使用GPT-3时,需要采取相应的措施来减少有害性的影响。此外,公平性也是一个重要的考量因素,需要确保模型不会对某些人群产生歧视或偏见。总的来说,复现和使用GPT-3需要充分考虑各种因素,包括预训练数据、微调方法和任务对齐等。同时,也需要关注模型的有害性和公平性等方面。虽然一些团队在尝试复现GPT-3时遇到...
即使你是一位非常优秀的数据科学家,知晓并能解决 Transformer 相关的所有算法问题,但如果你不是分布式专家,不知道如何解决分布式训练时上百台服务器之间的通信、拓扑、模型并行、流水并行等问题,你甚至都无法启动这次训练。这也解释了为什么时隔一年,只有 NVIDIA 、微软等大企业可以复现 GPT-3 。
对于那些想要复现一个属于自己的 GPT-3 或 ChatGPT 的人而言,第一个问题是关键的。第二个问题则对那些想要使用它们的人是重要的(下文提到 GPT-3,主要是指 GPT-3.5 或 InstructGPT 的最新版本,除了一些指向 GPT-3 原文的情况)。 为什么所有公开的对 GPT-3 的复现都失败了?
一定程度上，这解释了GPT-3发布时隔一年，却只有 NVIDIA 、微软等大企业可以复现 GPT-3 。目前，开源的 GPT 模型库主要是 NVIDIA开发的 Megatron-LM 和经过微软深度定制开发的 DeepSpeed，其中，DeepSpeed 的模型并行等内核取自 Megatron，它们都是专门为支持 PyTorch 分布式训练 GPT 而设计。不过在实际训练中，...
对于那些想要复现一个属于自己的 GPT-3 或 ChatGPT 的人而言,第一个问题是关键的。第二个问题则对那些想要使用它们的人是重要的(下文提到 GPT-3,主要是指 GPT-3.5 或 InstructGPT 的最新版本,除了一些指向 GPT-3 原文的情况)。 为什么所有公开的对 GPT-3 的复现都失败了?
在Chat-GPT风靡的当下,复现Chat-GPT的底座GPT3是一个非常有吸引力的任务。尤其当大家发现,SFT和RL是相对简单的任务以后,复现GPT3是至关重要的的。但是显然整体复现GPT3这件事是non-trivial的,包括谷歌在内的大公司似乎也很难达到GPT3水平,所以我们开始细细Review包括Open-AI的GPT3,谷歌的PaLM,Meta的OPT以及开源的...
本文将分析复现GPT-3过程中的关键因素和挑战,并探讨如何吸取经验教训,为未来的研究提供指导。关键因素:训练数据、模型架构和超参数训练数据是影响GPT-3性能的重要因素之一。由于训练数据的质量和数量对模型的性能有着至关重要的影响,因此,在复现GPT-3时,需要充分考虑如何获取高质量的训练数据。同时,要保证足够的数据...