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就說程序員的手速有多快吧，首個開源 ChatGPT 項目已經出現了！

(相關資料圖)

基于谷歌語言大模型 PaLM 架構，以及使用從人類反饋中強化學習的方法（RLHF），華人小哥Phillip Wang復刻了一個 ChatGPT 出來。

項目 GitHub 星已經超過 1.7k 了，而且還在一路飆升 ing。

不過一反常態(tài)的是，網友們看到“開源 ChatGPT”卻沒有火速開沖，反倒齊刷刷在發(fā)問：

這…… 有人能 run？

開源了但沒完全開？

項目的核心內容，是在 PaLM 架構上實現基于人類反饋的強化學習。

其中，PaLM（Pathways Language Model）是谷歌在今年 4 月發(fā)布的5400 億參數全能大模型，基于 Pathways 系統訓練，BERT 之父 Jacob Devlin 為主要貢獻者之一。

PaLM 可以完成寫代碼、聊天、語言理解等任務，并且在大多數任務上實現了 SOTA 少樣本學習性能。

另一個核心點是 RLHF“從人類反饋中強化學習”。

OpenAI 提出 InstructGPT 時就用到了這一方法，它能讓 AI 的回答更加符合情景要求，降低“有害性”。

具體分三步：

第一步，找一些人寫下示范答案，來微調 GPT-3 模型，訓練監(jiān)督模型 baseline。

第二步，收集某個問題的幾組不同輸出數據，由人類對幾組答案進行排序，在此數據集上訓練獎勵模型。

第三步，使用 RM 作為獎勵函數，近端策略優(yōu)化（PPO）算法微調 GPT-3 策略，以強化學習方法最大化獎勵。

ChatGPT使用的 GPT-3.5，其中 text-davinci-002 就是在 code-davinci-002 的基礎上，采用了 InstructGPT 訓練方法改進得到。

正是基于如上兩方面核心內容，作者實現了 ChatGPT 的復刻。

大致步驟有 3 步：

首先來訓練一下 PaLM，就和其他自回歸 Transformer 一樣。

第二……

等等，訓練 PaLM？？？這確定不是在開玩笑？

現在明白為啥大家都覺得這個開源項目完全不能 run 了……

打個不恰當的比方，這就像如果想吃熊肉，那先自己去打頭熊來。

項目中只有 PaLM 架構和代碼，沒有預先訓練好的權重。

所以完成第一步，大概效果就是……

話雖如此，但還是繼續(xù)接著往下看看……

第二步，就要訓練基于 RLHF 的獎勵模型了。作者使用的是一種輕量級訓練大語言模型方法 LoRA，這種方法是開源的。

然后，再把之前訓練好的模型和獎勵模型用強化學習進行微調。

經過這三步后，就能得到一個開源版的 ChatGPT 了。

這中間面臨的問題包括巨大的計算量、超大模型和難收集的文本…… 所以有人也不免發(fā)問：

有沒有一種可能，它也沒啥用？

不過有網友覺得這本質上還是一件好事啦。

AI 的一個關鍵區(qū)別就是，每有一個重大突破，很快就會出現一個開源版本。

實際上，開源項目作者小哥 Philip Wang 一直都熱衷于復刻各種明星項目，過去還嘗試過 Dall E 2、AlphaFold 2 等。

以及 LAION 也發(fā)起了一個類似項目Open Assistant，他們將通過“眾籌腦力”的方式，共同開發(fā)一個開源的聊天 AI。

Stable Diffusion 用的開放數據集，就是這一組織做的。