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首个开源的 ChatGPT 低成本复现流程来了！预训练、奖励模型训练、强化学习训练，一次性打通。最小 demo 训练流程仅需 1.62GB 显存，随便一张消费级显卡都能满足了。单卡模型容量最多提升 10.3 倍。相比原生 PyTorch，单机训练速度最高可提升 7.73 倍，单卡推理速度提升 1.42 倍，仅需一行代码即可调用。对于微调任务，可最多提升单卡的微调模型容量 3.7 倍，同时保持高速运行，同样仅需一行代码。要知道，ChatGPT 火是真的火，复现也是真的难。毕竟 ChatGPT 是不开源的，市面上至今没有开源预训练权重、完全开源的低成本训练流程，而且千亿级别大模型的训练本身就是个难题。但 ChatGPT 军备赛已经愈演愈烈，为了抓住趋势，如谷歌等都在打造对标竞品。快速复现 ChatGPT 是应趋势所需。开源加速方案 Colossal-AI 正是为此而来。并且在提供开源完整复现流程的同时，把成本降了下来！开源地址：https://github.com/ hpcaitech / ColossalAIChatGPT 的效果好，主要是由于在训练过程中引入了人类反馈强化学习（RLHF），但这也直接导致 ChatGPT 的复现训练难度飙升。其训练流程主要分为三个阶段：1、监督微调：从 Prompt 库中采样，收集其人工回答，利用这些数据来微调预训练大语言模型；2、奖励模型：从 Prompt 库中采样，使用大语言模型生成多个回答，人工对这些回答进行排序后，训练奖励模型（RM），来拟合人类的价值判断。3、基于第一阶段的监督微调模型和第二阶段的奖励模型，利用强化学习算法对大语言模型进一步训练。△RLHF 的三个阶段对于 ChatGPT 训练而言，第三阶段是核心部分。OpenAI 采用了强化学习中近端策略优化算法（PPO），借此引入奖励信号，使得语言模型生成内容更加符合人类评判标准。但强化学习的引入，也意味着更多模型调用。例如，使用基于 Actor-Critic（AC）结构的 PPO 算法，需要在训练时进行 Actor、Critic 两个模型的前向推理和反向传播，以及监督微调模型、奖励模型的多次前向推理。在 ChatGPT 基础的 InstructGPT 论文中，Actor 和监督微调模型都使用了 1750 亿参数的 GPT-3 系列模型，Critic 和奖励模型则使用了 60 亿参数的 GPT-3 系列模型。如此大规模的模型参数，意味着想要启动原始 ChatGPT 训练流程，需要数千 GB 的显存开销，单张 GPU 显然无法容纳，常见的数据并行技术也不能搞定。即便引入张量并行、流水并行对参数进行划分，也需要至少 64 张 80GB 的 A100 作为硬件基础。而且流水并行本身并不适合 AIGC 的生成式任务，bubble 和调度复杂会导致效率受限。Colossal-AI 基于 ZeRO，Gemini, LoRA, Chunk-based 内存管理等方法，提出了一系列单卡、单机多卡、大规模并行解决方案。对于基于 GPT-3 系列模型的 ChatGPT，Colossal-AI 能用原本一半的硬件资源启动 1750 亿参数模型训练，从 64 卡降低到 32 卡。如果继续用 64 卡，则将训练时间压缩到更短，节省训练成本、加速产品迭代。而为了能让更大范围的开发者体验复现 ChatGPT，除了 1750 亿参数版本外，Colossal-AI 还提供单卡、单机 4/8 卡的类 ChatGPT 版本，以降低硬件限制。要知道，在单机多卡服务器上，即便把显卡规格提升为 A100 80GB，由于 ChatGPT 的复杂性和内存碎片，PyTorch 最大也只能启动基于 GPT-L（774M）这样的小模型 ChatGPT。用 PyTorch 原生的 DistributedDataParallel (DDP) 进行多卡并行扩展至 4 卡或 8 卡，性能提升有限。Colossal-AI 最高可提升单机训练速度 7.73 倍，单卡推理速度 1.42 倍，还可继续扩大规模并行。为了尽可能降低训练成本和上手门槛，Colossal-AI 还提供了在单张 GPU 上即可尝试的 ChatGPT 训练流程。相比于 PyTorch 在约 10 万元的 A100 80GB 上，最大仅能启动 7.8 亿参数模型，Colossal-AI 将单卡容量提升 10.3 倍至 80 亿参数。对于基于 1.2 亿参数小模型的 ChatGPT 训练，最低仅需 1.62GB 显存，任意单张消费级 GPU 即可满足。此外，Colossal-AI 也致力于降低基于预训练大模型的微调任务成本。以 ChatGPT 可选的开源基础模型 OPT 为例，相比 PyTorch，Colossal-AI 可将提升单卡微调模型容量 3.7 倍（原始计算量显著增大），同时保持高速运行。到了具体操作部分，如上复现流程中的多个步骤，基于 Colossal-AI 开源方案，都能实现一行代码快速上手。先看模型使用方面。尽管 ChatGPT 背后的大语言模型 GPT-3.5 不开源，但如 GPT、OPT、BLOOM 等主流开源模型可作为替代。Colossal-AI 为 Hugging Face 社区的这些模型，提供了开箱即用的 ChatGPT 复现代码，可覆盖三个阶段的训练。以 GPT 为例，添加一行代码指定使用 Colossal-AI 作为系统策略即可快速使用。使用下列命令，即可快速启动单卡、单机多卡、1750 亿版本训练，并测试各种性能指标（包括最大显存占用、吞吐率和 TFLOPS 等）：背后原理如何？核心方案还是 Colossal-AI。它从诞生起就面向大模型应用，可基于 PyTorch 高效快速部署 AI 大模型训练和推理，是这一领域的明星项目了，GitHub Star 超八千颗，并成功入选 SC、AAAI、PPoPP、CVPR 等国际 AI 与 HPC 顶级会议的官方教程。目前，Colossal-AI 已成功帮助一家世界五百强企业，开发具备在线搜索引擎能力增强的类 ChatGPT 聊天机器人模型。此前，它们还为 Stable Diffusion、OPT、AlphaFold 等前沿模型，提供了多样高效的大规模多维并行分布式解决方案。主创人员为加州伯克利大学杰出教授 James Demmel 和新加坡国立大学校长青年教授尤洋。具体到细节原理上，LoRA、ZeRO+Gemini 是关键。在微调部分，Colossal-AI 支持使用低秩矩阵微调（LoRA）方法。LoRA 方法认为大语言模型是过参数化的，其在微调中的参数改变量是一个低秩的矩阵，可以将其分解为两个更小的的矩阵的乘积，即在微调时，固定大模型参数，只调整低秩矩阵参数，从而显著减小训练参数量。在微调之后，进行推理部署之前，只需要将参数加回原有矩阵即可，即，不增加模型的推理延迟。Colossal-AI 支持使用无冗余优化器 (ZeRO) 来优化内存使用，这种方法可以有效减少内存冗余，并且相比传统的数据并行策略，不会牺牲计算粒度和通信效率，同时可以大幅提高内存使用效率。为了进一步提升 ZeRO 的性能，Colossal-AI 引入了自动 Chunk 机制。通过将运算顺序上连续的一组参数存入同一个 Chunk 中（Chunk 是一段连续的内存空间），可以确保每个 Chunk 的大小相同，从而提高内存使用效率。使用 Chunk 方式组织内存可以保证 PCI-e 和 GPU-GPU 之间的网络带宽得到有效利用，减小通信次数，同时避免潜在的内存碎片。此外，Colossal-AI 的异构内存空间管理器 Gemini 支持将优化器状态从 GPU 卸载到 CPU ，以节省 GPU 内存占用。可以同时利用 GPU 内存、CPU 内存（由 CPU DRAM 或 NVMe SSD 内存组成）来突破单 GPU 内存墙的限制，进一步扩展了可训练模型规模。尽管此次开源包含了复现 ChatGPT 的完整算法流程和必要软件系统，但想要走到实际应用落地，还至少需要数据、算力等方面的支持。参考开源大模型 BLOOM、开源 AI 画画工具 Stable Diffusion 的经验，这背后都需要包括个人开发者、算力、数据模型等可能合作方的支持共建 ――此前，超过 1000 个科学家联合发起、耗时一年多炼出了号称和 GPT-3 一样强大的语言模型 BLOOM。还有 AI 画画趋势的头号明星 Stable Diffusion，也是由 Stability AI、EleutherAI 和 LAION 多方联合完成的。复现 ChatGPT 也是如此，Colossal-AI 正在发起这一开发活动。开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI参考链接：本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：明敏

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中关村在线 2023-02-16 17:21 ・北京 2023 年 2 月 16 日消息，受惠于 ChatGPT 在全球大火，英伟达的股票自年初以来已大涨，成为标准普尔 500 指数中表现最好的股票之一。据韩国媒体 BusinessKorea，三星、SK 海力士高带宽内存接单量也大增，最新的 HBM3 解决方案价格已经翻了 5 倍。据 FierceElectronics，ChatGPT 目前基于英伟达的 10,000 个 GPU 进行训练。福布斯也报道称，如果将 ChatGPT 整合进 Google 的每一次搜索查询，大致需要 512,820 台 A100 HGX 服务器，共有 4,102,568 块 A100 GPU，仅服务器和网络成本的支出就需要 100 亿美元。 打开网易新闻 查看精彩图片 随着越来越多公司参与，全球 GPU 显卡或短缺告急。 特别声明：本文为网易自媒体平台“网易号”作者上传并发布，仅代表该作者观点。网易仅提供信息发布平台。

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　　 人工智能的成功，不只归功于金字塔尖的天才。　　AI 不会识别物体，需要大量数据学会分辨五官和交通灯。　　AI 对信息来者不拒，仰仗人工帮它剔除数据库有害的那部分。　　当 AI 最终出现在镁光灯下，数据标注员们完成了单调而重要的职责，然后又隐入黑暗。　　火爆全球的 ChatGPT，大概也是一个「一将功成万骨枯」的故事。　　ChatGPT 的「幕后英雄」　　ChatGPT 有多厉害不必多言，它和你用自然语言交谈，编写代码、撰写论文、通过考试、创作诗歌都不在话下。　　比起之前的「人工智障」，ChatGPT 的前身 GPT-3 也是一大进步，但它存在一个问题，容易脱口而出暴力、性别歧视和种族主义言论，所以无法真正普及开来。　　有了前车之鉴，为了保证 ChatGPT 的温和无害，OpenAI 建立了一个额外的安全机制。▲ 图片来自：shutterstock　　它基于涉及暴力、仇恨和性虐等内容的例子，训练出能够检测有害内容的 AI，再把这个 AI 作为检测器，内置到 ChatGPT 之中，在内容到达用户之前，起到检测和过滤的作用。　　以上例子需要经过数据标注（Data labelling），这是一项浩如烟海的人力劳动，由肯尼亚的工人们负责，为有害内容打上标签。　　从 2021 年 11 月起，OpenAI 向外包公司 Sama 发送了数万个文本片段，其中大部分体现着互联网最黑暗的角落，涉及性虐、自杀、酷刑等内容。▲ 图片来自：Sama　　一位数据标注员在阅读无法接受的有害内容后，开始反复出现幻觉。　　工作的重负，并没有换来待遇的优越。　　《时代周刊》调查发现，为 OpenAI 工作的 Sama 数据标注员，工资约为每小时 1.32 美元至 2 美元。他们每 9 小时轮班，阅读和标注 150 至 250 段文字，每段从 100 个单词到 1000 多个单词不等。　　但是 Sama 回应，工人每 9 小时轮班标注 70 段文字，而不是最多 250 段，税后每小时的收入在 1.46 美元到 3.74 美元之间。　　Sama 还自称是一家「有道德的 AI 公司」，帮助 5 万多人摆脱了贫困。　　如果有道德是指帮助脱贫，那或许没有错，毕竟这些生活困苦的工人没有更多的选择。　　但是「副作用」如影随形，身心折磨成了必要的代价。　　因为 Sama 对员工工作效率要求极高，公司很少组织心理辅导活动，更何况这些活动本身也没有什么用处。有员工曾提出想要一对一的咨询，但被 Sama 管理层一再拒绝。　　OpenAI 也回复了外媒 Quartz，他们支付的费用几乎是东非其他内容审核公司的两倍，并给员工提供福利和养老金。　　尽管各方说法不一，但是基本的事实没有出入。　　为了让 AI 更安全，为了让 OpenAI 的通用 AI 造福人类，海量工人付出了巨大的精力，甚至遭受了创伤。但是当 OpenAI 估值近 300 亿美元，他们始终籍籍无名。　　末端的毛细血管　　数据标注员并不是一个新鲜的工种。　　早在 2007 年，计算机视觉专家李飞飞雇佣了一群普林斯顿的本科生，以 10 美元/小时的价格让他们试验做数据标注。　　如今，数据标注早已发展成产业，但待遇明显下降，主角也不再是大学生。　　2019 年前后，有媒体报道过国内的数据标注员，他们散落在河南、山东、河北等地的四五线小城。　　类似地，Sama 的总部位于旧金山，在肯尼亚、乌干达和印度雇佣员工。除了 OpenAI，它还为 Google、Meta 和微软等硅谷客户标注数据。　　然而在近两年，Sama 打定主意「金盆洗手」。　　2022 年 2 月，Sama 决定结束与 OpenAI 的合作，员工不再需要忍受痛苦，但生计也难以维持，「对我们来说，这是养家糊口的一种方式」。　　今年 1 月，Sama 的态度更加决绝，打算退出所有自然语言处理和内容审核工作，只做计算机视觉数据标注，与所有涉及敏感内容的业务分道扬镳，包括终止与 Meta 在东非的合同。　　为 Meta 工作的 Sama 员工在非洲内罗毕办事处，专注审核本地生产的内容，斩首、虐待儿童等内容超出了他们的接受程度。一位员工将审核图片内容描述为「生活在恐怖电影中」。　　有需求就有市场，从来不缺这样的外包公司。　　总部位于卢森堡的外包公司 Majorel，在非洲负责 TikTok 的审核服务，有报道称将由它接手 Meta 的工作。　　这家公司也曾为人诟病。2022 年 8 月，Insider 调查了摩洛哥 Majorel 的状况，发现工人们经常轮班工作超过 12 小时，标注涉及虐待动物、性暴力等的短视频，休息时间少于美国同行，公司的「健康顾问」又帮不上什么忙。　　作为科技产业链末端的毛细血管，数据标注还出现在更多的地方。　　2022 年 11 月，The Verge 报道，亚马逊在印度和哥斯达黎加聘请了工人，他们负责观看仓库摄像机数以千计的视频，从而改进亚马逊的计算机视觉系统。▲ 图片来自：Reuters　　但是因为至少八小时的目不转睛，他们出现了头痛、眼痛和视力下降。　　自动驾驶汽车同样需要数据标注，才能学习怎么识别路牌、车辆、行人、树木和垃圾桶，它对标注的准确性要求还要更高，因为这可能直接决定了人的生死。　　《麻省理工科技评论》2022 年 4 月的一项调查发现，包括特斯拉在内的自动驾驶公司，让委内瑞拉工人标注自动驾驶数据，工资仅有平均每小时 90 美分多一点。　　至少目前，数据库依然需要人类净化，AI 识图仍然需要人类拉框。而问题在于，和付出的精力相比，工人们的待遇和心理健康并不那么理想。　　那些越来越边缘的人　　自 ChatGPT 横空出世，不少人担心起了自己的饭碗，这可能是一种非常具体的危机感。　　与此同时，AI 和人类的关系，也在另一个维度发生了微妙的变化――它改变了人类的工作方式，以及存在的工作类型，让海量的劳动力隐居幕后。　　比如数据标注员，他们的工作门槛并不高，往往没有硬性的学历要求，经过几天培训就能上岗。知道要标注的是什么、标在哪里，基本就算入门了，剩下的时间留给熟能生巧。　　他们往往也不是正式员工，而是外包形式，就像为 OpenAI 服务的肯尼亚工人。　　这意味着，他们身处一个更加不稳定的世界，待遇更低，地位更加边缘，职场发言权也更少，只是亦步亦趋而已。AI 的进展究竟如何，他们或许并不知道。　　2018 年，GQ 报道在 《那些给人工智能打工的人》提到：「我们没有研发能力，纯粹也就是一个（代工的）富士康。」▲ 卢德运动.　　相似的情形曾在历史上演。在 19 世纪初的英国，自动化纺织机普及开来，工厂更希望雇佣廉价的无技术劳动力操作机器，导致许多技术娴熟的手工工人失业。　　时代的车轮在继续前行，为 AI 服务的数据标注员，也在被 AI 慢慢替代。　　2022 年 6 月，特斯拉计划解雇 200 名美国员工，他们负责标注视频，帮助改进驾驶员辅助系统。原因可能在于，近年来特斯拉的自动化数据标注有了进展，可以代替人力完成部分工作。　　特斯拉 Autopilot 软件总监曾在 AI Day 上表示，公司能在一周内收集并自动标注 1 万个 45 到 60 秒的视频片段。相比之下，「人工标记每个片段可能需要几个月的时间」。　　2020 年，世界经济论坛预言，到 2025 年，8500 万个工作岗位将被机器取代，9700 万个新工作岗位又将诞生。　　被他们看好的职位，基本都是人工智能和机器学习专家、数字化转型专家、信息安全分析师这类技术人才。　　与之相对的低收入、低技术职业，则在一步步地退出舞台，最终可能消失在机器的阴影之中。 特别声明：以上文章内容仅代表作者本人观点，不代表新浪网观点或立场。如有关于作品内容、版权或其它问题请于作品发表后的30日内与新浪网联系。