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原题目:GPT的野望

GPT的野望

现在,ML 领域公号也卷得厉害,最早我 reddit 灌灌水,邮件看看,就有器械写了也不怕重,现在基本上能第一眼看到的器械一定还没着手大号们就发完了。

前段时间 DALL·E 刚出,果真还没着手写,无数文章就给先容完了。对小我私家而言,要写的话要不就是别人没写过的,要否则就是写得比人深,否则感受没太大意义。

一狠心,开个大坑吧,写写 GPT 发家史,若何从最初少人知晓,偏居一方,直到被 BERT 点名才被人人知道,再到 GPT2 一战成名。之后 OpenAI 和 GPT 相关的一举一动就都倍受关注,一有新闻,便成为热议,好比这次 DALL·E,另有之前 GPT3 连正式博客都没发就种种讨论。

我之前算半个 GPT 黑粉,由于以为技术创新不高,不像 BERT 有 MLM 这样惊艳的想法,以是没以为很厉害。

之前有段时间被一个加拿巨细哥缠着讲 GPT,他一直说 GPT 就是未来,就是 AGI(强人工智能),但实在 Transformer 都不是很懂。我固然对他是嗤之以鼻,照样最后收了 100 刀(用这钱买了一堆课)才给他把 GPT 结构从下到上都捋了一遍,细到盘算图每个节点。

现在,随着 OpenAI 一步步往上堆,到 GPT3 种种 demo 出来,再到 DALL·E 直接文本天生图片,我也只能直呼牛比,香,真香。事实证实了不停坚持做一件准确事情的主要性。

有趣的是, OpenAI 建立之初并非由于文本天生模子而着名,这点和 DeepMind 些许差别,后者专注强化学习一百年。

而 OpenAI 一最先两条线是强化学习和天生模子(集中 GAN),而 GPT 最先也没受到太大关注,而是在探索中 OpenAI 发现了其可能性,便最先鼎力投入,到现在基本上一大半项目都与其相关。以是,现今人人提起 OpenAI 信赖都是马上想起 GPT,再或者和马一龙(Elon Musk)早期有一腿,又多少人还能想起强化学习和GAN呢。

由于这样的生长,因此回首 GPT 的生长史无疑是异常有趣的。这种始于微末,到之后野心重大,似乎要”天下布武“,文本音频图像一切都要的故事性。让我马上中二了,这种剧情太有戏剧性了,不正是:GPT 的野望!

接下来就来一起看看 GPT 是若何发家,一步步长大,实现它野望的吧!(文尾有时间线)

1 GPT:始于微末,偏居一方

提及 GPT 的东家 OpenAI,如上面提到的,刚建立时一定也没想到自己之后是靠 GPT 加入鼎力神教而成名。究竟那时刚公布 OpenAI Gym 的它还想着若何用强化学习来搏得一席之地,更远些实现 AGI,但现在人人也都知道了,帮他完成心愿的可能是 Hassabis 率领的 DeepMind 了。

看看 OpenAI 早期成员,除 Pieter Abbeel 等做强化学习的,就是一众做偏图像天生的,好比 GAN 提出者 Ian Goodfellow 最早也是入职 OpenAI,同期入职的另有一个叫 Alec Radford 发现 DCGAN 的精神小伙。人人记着这个名字,由于他对 GPT 的生长应该说至关主要。

以是可以看出最早 OpenAI 就是群做强化学习和图像天生的人,没啥做 NLP 的,自然也难意料自己居然是通过 NLP 来一战成名。

因此 GPT 模子也是从 OpenAI 15年建立,过了三年,到 18 年才趁着改革开放四十周年的东风,哦不,Transformer 和 NLP 预训练模子的东风,得以泛起。

那时,提出 Transformer 的 Attention Is All You Need 于17年刚揭晓,人人尚在张望 Transformer 的效果,笔者也还在用 LSTM 做翻译。

而到了 18 年,亦可说是 NLP 预训练模子元年,开年 ULMFiT 和 ELMo 打开战局,到 年底 BERT 屠榜血流成河,让 NLP 领域进入了被芝麻街支配的恐怖。

而第一代 GPT 也正是在这个风雨交加的一年的年中降生,实在要说先兆也不是没有,看 OpenAI 17 年发的一篇博客 Unsupervised Sentiment Neuron,就已能看到其为之后 GPT 研究打下的基础。

这篇论文用 LSTM 在 Amazon 商品谈论上训练单向语言模子,发现只通过这样云云简朴的预训练目的,LSTM 就能发生一种情绪神经元可以反映差别的情绪。虽然那时用预训练获得示意在 SST 情绪分类上取得了 SOTA,但人人更多聚焦的是它的可解释性,以及通过情绪神经元举行可控天生的事情,倒并没对预训练给予太多关注,我最早知道该研究也是可解释性。

不外人人马上也看出实在这已为之后 GPT 打下了基础,GPT 和该研究的差别只在于将 LSTM 替换成 Transformer,另有用了更大更 general 的数据(这个套路之后也会不停泛起),用的仍然是”云云简朴的预训练目的“。

从作者阵容也能看出,Sentiment Neuron 的两位主要职员 Alec Radford 和 Ilya Sutskever 也在之后的 GPT 文章中一而再,再而三泛起。俩人可堪称为 GPT之父。

说完前身,正式看看 GPT 模子吧,也可称其为 GPT1。

GPT 全称为 Generative Pre-Train(查了才知道),也就顾名思义通过天生式来预训练。

模子结构是 Transformer Decoder 结构,共 12 层,隐层巨细 768,12 注重力头,训练长度为 512 个 token 长。总计 1.1亿参数,和之后的模子比固然只是个小不点,但那时也不小了。最大的 ELMo 才9万万参数。

用到的数据是 BooksCorpus 数据集(约5GB),也许在 8 张 P600 (内存2GB)上训了一个月,可看到这时刻给的资源还挺少。

效果实验也主要在**语言明白(Language Understanding)**义务上做的,在 GLUE 上取得的效果在那时看来也挺好的,许多义务上取得了 SOTA,但新鲜的是 GPT 似乎并没受到太大关注,也可能只是在小领域内有些名气,但整体来说照样少被提及(或许也跟它 idea 没太大创新性有关)。

我最初知道 GPT,估量和大多人一样,都是看到 BERT 论文中 pick 它出来碾压的时刻。

这时的 OpenAI 还没有看到 GPT 真正潜力所在,只是用它来做语言明白方面义务,但却忽略了它真正潜力实在在天生。而这也正是 GPT 之后几代亮点所在。

GPT 这篇博客 Improving Language Understanding with Unsupervised Learning,可看到 Future 一栏其中一条写着 Scaling the approach。

there is significant room for improvement using the well-validated approach of more compute and data.

若是适当的用更多算力和数据的话,另有很大的提升空间。

毫无疑问,这条路确实是准确的!

由于 GPT2 的到来。

2

GPT2:Too Dangerous To Release,一战惊天下

18年在 BERT 横空出世后的余震中竣事,当翻过一年到 19 年,正值2月14日那天,情人节,一个本应是异性恋们暴击独身狗,给独身狗们饱喂狗粮的日子。

但科研独身狗却来不及伤心,只因 GPT2 的泛起给机械学习领域投下又一枚炸弹,造成的整动是2019年整年,随着每次模子放出,都能成为头条。不管是 PR 做得好,照样 GPT2 真的就是危险,但至少让 GPT2 著名的目的已到达。

正所谓一战惊天下,如织田信长桶狭间一战,乐成斩首今川义元,从一方小势力成为名震天下的台甫,最先其称霸之路。GPT 也正是从 GPT-2 的着名后,最先了其称霸之路。

大多人知晓 GPT2,照样从那句”Too Dangerous To Release(太危险了,不能给)“的回复最先。

GPT2 的乐成真可以说是 AI 界最佳 PR 了,比起我司某某模子打了某某榜简直厉害百倍。论文发出来,人人要模子,先称太危险,行使人人对 AI 灭世论的恐惧来挑起话题。而之后放出的 Demo 也确实精彩,引起了一片论战,人人纷纷站边,到底该不该开源 GPT2 模子,还都说得很有原理。此外,还依稀记得 GPT2 有蹭到流量之王马一龙的流量,以及整年陆续开源模子的计谋也不停拉起话题,真的牛。

而要说 GPT2 所宣称的 Misinformation(虚伪信息)危险,我小我私家也以为确实应该注重,疫情时代自己还尽过一份力来袭击,但对于 GPT2,我只以为是个幌子,之后人人也发现真正该提防的实在是 GAN(DeepFake)的 Misinformation,OpenAI 几个月后自己也发了博客,凭据考察似乎也没啥太大危害,哈哈哈,人人随意人人随意。

接下来聊聊 GPT2 的模子细节,另有其所宣称的惊人效果吧。

相比起 GPT,GPT2 主要的差别照样在于模子、数据、以及训练规模,更大更强了。

首先模子方面,GPT2 最大的模子有 48 层,1600 隐层巨细,25个注重力头,1024的上下文长度,而 GPT 的巨细只相当于 GPT2 最小谁人模子。

数据方面,通过抓取 Reddit 上 3 个点赞以上链接的文章,举行洗濯,获得 40GB 的文本数据,称其为 WebText.

此外模子架构有点稍微改变,主体上照样 Transformer,但将 Layer Normalization 放到了注重力层的前面。相当于直接给 Token 向量打通了一条直通最后一层的通路,不知是否是由于这样会更有利于天生式训练。

训练破费上,也许用 32 块 TPU v3(8 个核)训了一周,花了 4.3 万美金。在 18 年谁人人人还不是很见过世面的时刻,都被惊呆了,二三十万一个模子,乖乖。

固然,现在人人都已经习以为常,翻翻眼皮该干啥继续干啥。

关于效果方面信赖也都很清晰,这次 OpenAI 意识到了,原来 GPT2 的强项不在语言明白啊,以是都没在 GLUE 上测试。而是直接展示 GPT2 真正的强项,天生。

论文中展示了一个 GPT2 天生的关于科学家发现独角兽的故事,虽然被吐槽是 Cheery-Pick(经心挑选)出来的,但效果照样异常惊人,包罗其天生的流畅性,前后的逻辑性等等。

也正是由于好效果,OpenAI 才有底气称 GPT2 太危险,怕被滥用。

除了故事天生,也是从 GPT2 最先 OpenAI 最先重视其用于 Zero-Shot 的可能性。首先在各个语言模子义务上不训练直接举行评估,效果发现 GPT2 语言模子壮大到直接 Zero-Shot 情形下屠榜。

固然语言模子义务还不是要害,更要害的是对其他义务也举行 Zero-Shot,好比问答,翻译,总结... 不训练只给出一些类型,然后让 GPT2 基于类型文原本直接举行天生,展示了 GPT2 的通用性。

关于 GPT2 模子开源计谋,二月放出 small 模子,五月放出 medium 模子,八月才放出 larger 模子 ,十二月放出最大的 xl 模子,正好一年。

这一年里,人人也基于 GPT2 放出的模子做了种种 demo,好比 HuggingFace 的 TalktoTransformer,和代码补全的 TabNine(用过都说好,除了资源消耗大),另有其他家也训练了类似模子,好比 Grover,但也学 OpenAI 没放出大模子,理由直接略,同 OpenAI。

GPT2 就这样红了 19 年一整年,时代固然芝麻街的列位也是你方唱罢我登场,打得不可开交。

在进入让所有人都难忘的 20 年前,还需要倒转一下时间,由于从年头放出 GPT2 后,OpenAI 也没闲着,固然不是把所有功夫都放在”平安“问题上。

而是在 GPT2 看到的可能性上举行进一步的探索与准备,首先第一步,为下一步的更大更强打好基础!

3

练兵屯粮:OpenAI LP,Sparse Transformer... All For Scaling!

第一步,固然是搞钱。

GPT2 的烧钱能力也是有目共睹,根据 OpenAI 的构想还要做得更大更强,往更多领域推广,就需要大量钱来搭建自己的大规模盘算系统(GPT2 还借的谷歌家的 TPU),势必烧钱速率就更快了。

因此 OpenAI 先建立了一个好搞钱的所谓 ”Capped-Profit (有上限盈利)“ 的子公司 OpenAI LP,而母公司 OpenAI 照样 non-profit。

没过多久,就收到了微软爸爸给的一亿美金,同时互助一起开发专门给 OpenAI 用的大规模云盘算资源。

在大规模分布式训练历程中,OpenAI 用的是 Kubernetes 搭建集群举行实验,也总结了大量的履历,包罗 Scaling Kubernetes to 2,500 Nodes 和 Scaling Kubernetes to 7,500 Nodes 两篇博客,后面提到的 GPT3、DALL-E、以及 CLIP 等模子都是在 7500 节点集群上训练的。

于是硬件资源就搞定了,之后是软件方面,若是要进一步扩大 GPT 的规模,包罗模子巨细,另有建模长度,那势需要优化一下原始 Transformer 模子。原始 Transformer 模子的瑕玷总所周知,就是它的 盘算复杂度,这也是近期的一个热门研究偏向,魔改 Transformer,降低盘算复杂度。

OpenAI 也给出自己的魔改方案,那就是 Sparse Transformer.

如其名 Sparse(希罕),主要对 Transformer 中最占盘算量的注重力矩阵(Attention Matrix)部门做了优化,通过希罕化,将盘算量从 降到了 。具体操作就是通过考察总结后,将原来的注重力模式,替换成设定的更有效率的注重力模式,从而将算子中一个 降到了 。

固然 Sparse Transformer 那篇论文不光是提出了 Sparse Attention,还包罗若何用它来构建更大规模的模子,包罗增加到数百层,怎么通过重盘算注重力权重来削减训练时内存使用,以及将希罕注重力模式写成 GPU 核函数提高效率,此外另有夹杂精度等等。

另有一个异常需要指出的就是,OpenAI 从这里就已最先将 Transformer 不光用在文本,还用在音频和图像序列天生上了,这也为之后的生长打下一定基础。

除了上面提到的软硬件,OpenAI 也积累了种种大规模训练履历,都是些经(shao)验(qian)规则,总结出模子巨细,数据集巨细,盘算量和损失的关系,另有模子的宽度和深度比例若何处置等等。这些纪律的总结无疑对 OpenAI 举行种种实验异常有帮组,包罗若何举行架构参数设计,若何分配最优盘算资源。

感兴趣可以查看这两篇论文 Scaling Laws for Neural Language Models,Scaling Laws for Autoregressive Generative Modeling。看完这两篇,不由深感我等之贫穷,洒下了不甘的泪水。

基础都准备好了,就是时刻最先我们 GPT 的野望了,攻城略地,进击吧!!!

4 进击:音频之音乐天生

有了 GPT2 在文本的性能展示,以及 Sparse Transfromer 的种种训练优化,是时刻将 GPT 的脚步迈出单纯的文本天生了。

第一步就是音频,音乐天生。

实在 Sparse Transformer 有对音频举行直接天生的实验,以是看到希望后,OpenAI 就最先逐步投入人力来生长这条线。最最先对这方面举行探索的是 Christine McLeavey Payne,做了个简朴的 demo,MuseNet.

紧接 GPT2 不久,19年四月末就公布的 MuseNet,模子结构用的就是 Sparse Transformer 的 72 层,24头,4096 上下文长度的模子,训练目的也很简朴,将 GPT2 的文本序列换成了将 MIDI 文件的音频给 Token 化后的序列,单向序列天生。

而训练数据用的是,搜集到的种种 MIDI 文件,其中包罗古典音乐,爵士,盛行种种气概。还带有种种元信息,乐器作曲家等,这样就能加入乐器 Token 和作曲家 Token 来让模子分清差别乐器和作曲家气概,之后天生也就更可控。

也许训练数据的花样如下

bach piano_strings start tempo90 piano:v72:G1 piano:v72:G2 piano:v72:B4 piano:v72:D4 violin:v80:G4 piano:v72:G4 piano:v72:B5 piano:v72:D5 wait:12 piano:v0:B5 wait:5 piano:v72:D5 wait:12 piano:v0:D5 wait:4 piano:v0:G1 piano:v0:G2 piano:v0:B4 piano:v0:D4 violin:v0:G4 piano:v0:G4 wait:1 piano:v72:G5 wait:12 piano:v0:G5 wait:5 piano:v72:D5 wait:12 piano:v0:D5 wait:5 piano:v72:B5 wait:12

可看到,只是简朴的给 MIDI 中的信息用文本示意出来了,包罗乐器,音高,音量等(乐器:音量:音高)。

而实际效果,听了下,对照适合写作业听,虽然听起来像那么回事,但一首曲子没有完整主题,跳来跳去,气概倒是像一听就听出来了。

整体来说效果还挺好的,稀奇想到这只是基于单向序列展望来天生的。研究生阶段隔邻就是做音乐天生,看教授做的种种器械,会发现需要种种音乐理论,前后处置很贫苦,天生效果还不一定好。

而 MuseNet 直接无视种种理论,单向无脑输出。可类比语言天生方面,GPT 也没用到什么句法树啥的语言结构理论,只是单向输出,却能获得结构完整,逻辑还不错的文本。

固然 MuseNet 只是第一步,之后一年内 OpenAI 扩大团队(Alec 和 Ilya 也介入),又做出了一个更棒的音乐天生产物,那就是正好一年多一点的20年4月末放出的 JukeBox.

JukeBox 相比起 MuseNet 最大的改善就是————更大了。

开顽笑,确实是大了些(上下文长度扩大到 8192),但这不是要害,最要害的两点在于

对于第一点,主要思量,若是将纯音频输入当做 bit 处置,那么一个只有4分钟的音乐就有跨越1000万个时间步,而若是想学习音乐的高条理信息又得参考全局信息,而这么长的时间步基本不可能直接用 Transformer 处置。

因此一个解决方案就是,通过将一段音频给离散化压缩投影到一个更低维的空间 token 化,来削减时间步。

而这里将音频离散化以及还原的部件用的是 VQ-VAE-2,能将音频编码成差别条理的 token,然后再解码回去。

对于第二点,训练倒不难,难在获得歌词与音乐的对齐数据,研究职员通过一些先验,好比每个词牢固窗口巨细,或用 AutoLyricsAlign 这样的对齐工具来处置。

效果和 MuseNet 类似,效果不差听起来像个样子,而且在一些小范围还能天生一些很棒的片断,但大的像整个音乐的维度上却差强人意,不能天生那种整体结构化的器械。

此外这个模子巨慢,天生一分钟音频要快要 9 个小时。也找了音乐家来用,但发现尚没有对照好的辅助创作的用途。

但整体来说照样很 impressive 的,由于究竟是直接从纯音频来做的音乐天生,也证实了在 GPT 在音频领域的能力。

5 进击:强化学习之加入人反馈的文本天生

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在文本天生方面,OpenAI 希望能做得更好。虽然 GPT2 显示不经过训练,只用一些文本 Prompt(提醒)来指导,就能完成许多义务,好比翻译,摘要等等,但性能也天经地义不会太好,也很难控制。

于是就 OpenAI 就准备行使自己的强项,强化学习,来对文本天生举行增强。

第一个探索功效是,19年9月公布的 Fine-Tuning GPT-2 from Human Preference,方式异常简朴,虽然用了强化学习的观点,但却是一个你我他,三岁小孩都懂的强化学习方式。

就是针对特定义务,先给个可基于文本,然后再给出四个可能样本,之后找众包工具人们,做多选题,对当前义务哪个最好,最后 GPT2 就用这个来举行 finetune 训练。

异常简朴吧,名副实在的**“人工”智能**,给我一堆人,我就能天生一个宇宙。

义务包罗限制气概的文本续写,以及文本摘要。

发现对续写义务,基于人反馈的 GPT2 只用异常少样本就能天生异常好的效果。但文本摘要却出了问题,由于人类标注会倾向于直接抽取式的摘要效果,导致 GPT2 也学到了这种倾向,变得只会简朴地从文本中举行 copy 来举行摘要天生。

同样正好一年后(发现纪律了吗),2020年9月 OpenAI 放出一篇新博客,Learning to Summarize with Human Feedback. 正是吸收上面的履历后,做出的进一步实验。

这次用到了真正的强化学习。

只关注一个义务,之前不太乐成的文本摘要,用的是 Reddit TLDR 数据集。效果比上次好许多,能不 finetune 直接用在 CNN/DailyMail 摘要义务上用,效果还很好,都能作为一个通用的摘要模子了。

而相比起之前最主要的改善,在于两点

  • 最主要的照样在于标注质量的提高,之前出的问题是模子会经常只 copy 片断用于摘要,但这是由于标注导致的。以是这次 OpenAI 吸收教训,不再用众包,直接雇了 80 个标注合约工,不按件计费了,要注重质量。此外,还对每小我私家举行了详细的面试入职,开发专门的标注界面,另有专门的聊天室来咨询问题,还会一对一打视频电话对... 异常专心了这次,因此才气获得比上次质量高许多的标注。

  • 其次用到了真正意义上的强化学习算法 PPO,而 reward 不再是人直接给了,而是先用上面的高质量标注训练一个好的 reward 模子,之后再用这个 reward 模子来优化天生计谋。

整个历程就如下图

  1. 先网络高质量人类标注
  2. 再用标注训练 reward 模子
  3. 最后用 reward 模子来训练天生计谋,举行摘要天生

这套流程 OpenAI 异常熟悉,之前就有相关功效。

除了前面说的克服了之前模子 copy 的瑕玷,还发现通过强化学习计谋,能让小模子比大模子有监视效果更好,好比通过该方式训练 13亿 参数模子,比120亿参数直接监视训练的摘要效果还要好。

固然和其他 GPT 一样瑕玷就是太大了,6.7B的模子用强化学习来 finetune 需要 320 GPU天。

6 进击:图像之图像天生

要说 GPT 系列里最让人 impressive 的,照样图像天生的功效,前段时间的 DALL-E 正是这部门的最新功效,也是 DALL-E 让我萌生了写这篇文章的想法。

DALL-E 和之前的 JukeBox,另有强化学习摘要一样,在正式进场前,都先有一个开端探索的功效。而对于 GPT 图像天生,这个功效就是 imageGPT 了,简称 iGPT.

idea 异常简朴,和 Sparse Transformer 里做法一样,对图片像素直接举行序列展望,但 iGPT 为了展示 GPT 壮大的通用性,刻意使用了和 GPT2 一样的架构,同时也为了制止植入先验,以是直接用的是完整版 Transformer,即盘算复杂度 的版本.

这也导致 iGPT 的训练消耗很大,需要 2500 个 V100 天。由于算力需求高,这也让 iGPT 的建模长度不能太长,以是是在三种低分辨率巨细上举行的训练:32x32, 48x48, 64x64.

为了进一步削减序列长度,没有直接用 RGB 编码花样的图片举行训练,而是 OpenAI 自己搞出了一个 9-bit 的颜色编码,比 RGB 花样的长度又小了三倍。

但 iGPT 想要强调的并不是其天生能力,而是想展示 GPT 的通用性,通过这样简朴的单向序列展望目的在图片上举行训练,也能学习到异常好的图片特征。

行使这些图片特征,iGPT 能在一些图片数据集上到达 SOTA.

固然这个 SOTA 价值也是异常大的,比对比学习的效率差太多了,但 OpenAI 示意这里只是在探索可能性,证实 GPT 的能力,爷就是壕。

以为根据同样纪律,又要过个一年后,但没想到这次是半年后,OpenAI 在 GPT 的图片天生上就进一步放了一个大招:DALL-E. 还买一送一,送了个 CLIP.

DALL-E 许多细节还没放出来,更多只是展示了它惊人的效果,太炫了简直。

DALL-E 完成的义务用一句话来说就是,凭据文本天生满足要求的图片。而且还能似乎明白了文本内容一样,天生一些之前完全就不存在的图片,好比长颈鹿龟。

更多 demo,可以去原贴看,照样一句,很惊人。比之前 GPT2 的文本展示给人的冲击力大多了。

根据博客里的说法,DALL-E 却并没用 GAN-loss,只是单纯用和 GPT 一样展望下一个 token 的最大似然损失。仅仅只是这样就能用文本举行图片天生,真的有点难以想象。以是说到底照样,Attention Is All Your Need! Transformer 结构真如 Sutton 教授在 The Bitter Lesson 里说的,是一种可以充实撬动算力来举行 Scaling 的方式。

接下来先容关于 DALL-E 的模子细节。

首先,DALL-E 整个就是一个 GPT3 的图像版本,关于 GPT3 下一节会再先容,主要照样更大更强了。而 DALL-E 用到的数据集,应该和 CLIP 一样,是 OpenAI 在网上爬取的大量图片与文本的成对数据。

之后,再将这些成对数据构建成 token 序列,前面是 256 个 token 长度的文本序列,而紧接着的是 token 化成 1024 个 token 的图片。

至于若何 token 化,还记得 JukeBox 的同砚马上就能想到,没错,就是 VQVAE. 先将图片预处置成 256x256 的图片,之后预训练 VAE 将 256x256 像素巨细的图片,压缩成 32x32 的离散隐编码,云云就正好获得 1024=32x32 长度的图片 token 示意。

对前面的文本序列,Attention 接纳的就是尺度单向语言模子的 mask,而对图片序列部门,用的是 SparseTransformer 里提到的种种注重力模式。

对图片与文本之间,每个图片 token 都市看到所有的文本信息,之后训练也根据这样的放置,来举行单向 token 展望。

现在看到的就是这么简朴的方式,之后加上超大的 GPT3,再加上可能也超大的文本图片对数据,就能够获得惊人效果的 DALL-E 了。

而 DALL-E 的瑕玷,照样之前所有 GPT 的瑕玷。

第一,盘算量 super 大,先不说 GPT3 这样 Inference 一次,之后还得将天生的图片 token 用 VAE 还原成图片,还得 sample 多次,最后再用 CLIP(同样伟大),对这些图片举行 rerank,再挑出满足的图片。而且天生历程还得调,这就涉及到第二点。

第二,可控性差,虽然 GPT3 在大量数据上训完后的能力很强,但也让它像是一头难以控制的巨兽(初号机),要控制其发生令人满足的天生,需要不停实验给它合适的文本指导 prompt。以是才会看到 demo 里有些 prompt 很新鲜,同样的话要说好几遍。

随着 GPT 的乐成,估量之后 prompt engineering 也会成为一门学科(aka: GPT控制学)

7 商业化:GPT3君临

基于数次提到的 GPT 的瑕玷,尤其是模子过大,算力需求大,以是之前想法也是这个一定不太好投入适用上线。

效果 OpenAI 就在 20 年年中放出了一个 API 接口,而这实在也就是 GPT3,以及用它做的商业化。

可以清晰看到,相比起 GPT2,这次 GPT3 真是一点没宣传模子,还不如 GPT,至少 GPT 还专门发了篇博客,而 GPT3 只是悄咪咪地发了篇论文,然后在 OpenAI API 博文里稍微提了一嘴。

但即便云云,GPT3 一出来照样受到了很大关注,引起了许多争议。最大争议固然就是来自一众对 GPT 报以伟大期望的人,以为 GPT3 一定能在 GPT2 基础上举行伟大创新,效果一看照样老路子,模子方面没有太大创新,继续烧钱!更大!更强!

模子更大了,从 GPT2 的 1.5B 给扩大到 175 B,96层,12288隐层巨细,96头,真正的巨无霸,训练 batch size 照样 3.2M。数据也更大了,包罗之前的 WebText 的增强版,另有一些开源高质量数据集,Books1,Books2,Wikipedia,此外还加入洗濯过的 Common Crawl 数据,光纯文本就 570 GB 巨细。

固然一定要说结构上没改动,也不是,实在就是之前提到过的 Sparse Transformer,GPT3 里的 Transformer 应该用了 Sparse 结构。

GPT3 论文长 75 页,大都是在做种种实验来探索它的性子,而其中主要关注的就如其题目Language Models are Few-Shot Learners,提到的 Few-shot learning。

固然这里的 Few-shot,和传统意义上明白的找几个例子 finetune 还差别。只是直接给 GPT3 几个相关例子,让 GPT3 输出想要的效果,这个历程中没有参数训练和梯度通报的。

之以是 OpenAI 做这样的实验,很大可能是由于 GPT3 的训练成本过大,因此若是要使用的话,更希望是能直接 inference 用,没有 finetune 的训练历程。

实验效果也给了 OpenAI 挺大信心,GPT3 能这样在大量义务上取得还算不错的成就,充实证实了其壮大的泛化性。甚至在一些义务上,只通过这样不用 finetune 训练的方式,就取得 SOTA 效果。

通过上述一系列 OpenAI 对 GPT3 的态度,已经能看出 OpenAI 对 GPT3 的期望,已经不在其所谓模子创新性了,更多在怎么展示它的适用性上,包罗在种种义务上的通用性。此外论文内里还花了很大篇幅讨论其社会影响。

固然,最直接的照样给 API 放了出来,准备商业化。让人人可以通过申请白名单(稀奇难申请)来体验 GPT3 的效果。

而申请下了 API 的大佬们,用 GPT3 做了许多超炫的 demo,包罗直接凭据要求天生 html 和 css 代码,另有 AI Dungeon 直接让 GPT3 天生游戏剧本,林林总总。更多可参考 https://github.com/elyase/awesome-gpt3

OpenAI 商业化 GPT3 API 后,好爸爸微软马上就最先砸钱,让 OpenAI 给该接口授权给它了,纵然这个 API 还在 Beta 测试阶段。

而至于 GPT3 可能的远景,我小我私家照样挺看好的,由于展示出的许多 demo 确实好。而且凭据吴教授在 The Batch 里提到的一些情形,他建立的 Landing.ai 里已经看到许多人最先思量若何用 GPT3 来举行创业了。

而若是文本的 GPT3 API 乐成后,由于上述的种种其他模态的模子也都是基于 GPT 模子来举行开发的,因此将这些无论是音乐天生,图像天生,摘要天生的打包成 API,也是异常简朴。

未来随着开发信赖 OpenAI 也会随着这些需要提供林林总总模态的 GPT 模子,而使用者只需要提供自己的 idea,剩下的交给模子就行。

8 未来

至于之后的路途,实在差不多能清晰的看到了,用 GPT 的这套框架,只要给出足够的数据,无论是什么,只要能 token 化和序列化,不管是什么模态,文本、音频、图像,甚至更远些如脑电波。GPT 这套框架都能给建模出来。

之后 OpenAI 只是想到一个应用的 idea,然后找到大量的数据,想办法序列化,就能直接训练出一个该应用的 XX-GPT 了。如之前提到的文字转音频,文字转图像,反过来 GPT 也能轻松做。

若是想要针对某个特定义务举行增强,那么也能用强化学习举行强化。

固然每个模子一个应用也很贫苦,之后一定得想一种方式,简朴点固然用义务 token 提醒,将大量的义务放在一个模子里,最后只用一个超大模子就能完成种种义务。实在这也是 Google Brain 一直想要完成的事情,好比最近的 Switch Transformer.

多年后,可能会有一个 GPT-1000,人们想要完成什么义务,好比说凭据这个视频配一段 OST,告诉它,给它输入,它返回多个候选的创意,人类再在这些基础上举行调整完善,最后给这些效果反馈给 GPT,让它不停进化。而模子自身也能不停地从网络上抓取数据举行自我训练。

而这样的历程不停举行下去,日积月累最终获得的模子也必快要乎是一个通用型的人工智能。

时间线

Reference

[0] Unsupervised Sentiment Neuron: Learning to Generate Reviews and Discovering Sentiment

[1] GPT: Improving Language Understanding with Unsupervised Learning

[2] GPT2:Better Language Models and Their Implications

[3] Sparse Transformer: Generative Modeling with Sparse Transformers

[4] MuseNet

[5] GPT-2: 6-Month Follow-Up,许多作者影响

[6] RL from human prefer: Fine-Tuning GPT-2 from Human Preferences, 更多人介入

[7] GPT-2: 1.5B Release

[8] Jukebox, 作者:Prafulla Dhariwal, Heewoo Jun, Christine Payne, Jong Wook Kim, Alec Radford, Ilya Sutskever

[9] OpenAI API, GPT3,都没有成为 milestone,博客也没发,主要度下降

[10] Image GPT, Next pixel prediction

[11] Learning to Summarize with Human Feedback

[12] OpenAI Licenses GPT-3 Technology to Microsoft

[13] DALL·E: Creating Images from Text, 主导者,Aditya Ramesh

[14] CLIP: Connecting Text and Images

[15] Attention Is All You Need

[16] ULMFiT:Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification

[17] ELMo: Deep contextualized word representations

[18] Scaling Laws for Neural Language Models

[19] Scaling Laws for Autoregressive Generative Modeling

[20] Microsoft Invests In and Partners with OpenAI to Support Us Building Beneficial AGI

[21] OpenAI LP

[22] Scaling Kubernetes to 2,500 Nodes

[23] Scaling Kubernetes to 7,500 Nodes

[24] Learning from Human Preferences

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