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gpt2訓(xùn)練成本（gpt2 訓(xùn)練）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-13 03:16:40 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 136 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于gpt2訓(xùn)練成本的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、chatgpt需要多少顯卡
2、gpt2自動(dòng)識(shí)別問(wèn)題
3、GPT Understands, Too
4、finetune模型和gpt3的差別

gpt2訓(xùn)練成本（gpt2 訓(xùn)練）

一、chatgpt需要多少顯卡

1.6GB。ColossalAI表示，已低成本復(fù)現(xiàn)了一個(gè)ChatGPT訓(xùn)練的基本流程，包括 stage1預(yù)訓(xùn)練、stage2的獎(jiǎng)勵(lì)模型的訓(xùn)練，以及最為復(fù)雜的stage3強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練。具體亮點(diǎn)包括：一個(gè)開(kāi)源完整的基于PyTorch的ChatGPT等效實(shí)現(xiàn)流程，涵蓋所有3個(gè)階段，可以幫助你構(gòu)建基于預(yù)訓(xùn)練模型的 ChatGPT 式服務(wù)。

二、gpt2自動(dòng)識(shí)別問(wèn)題

GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2）是由OpenAI開(kāi)發(fā)的一個(gè)強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理模型，它能夠自動(dòng)識(shí)別出用戶提問(wèn)，并生成符合語(yǔ)法和邏輯的答案。該模型是通過(guò)對(duì)大量語(yǔ)言數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練而獲得的，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了互聯(lián)網(wǎng)上的海量文本，因此模型具有很強(qiáng)的泛化能力和自然語(yǔ)言理解能力。在問(wèn)答場(chǎng)景中，GPT-2能夠快速分析提問(wèn)語(yǔ)句中的關(guān)鍵信息，理解用戶需求，并基于預(yù)訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)生成符合用戶期望的答案。該模型已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，例如智能客服、智能語(yǔ)音交互、個(gè)人助手等。

三、GPT Understands, Too

傳統(tǒng)fine-tune（使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)微調(diào)模型參數(shù)），GPT在自然語(yǔ)言理解任務(wù)上未能取得很好的效果，關(guān)于NLU任務(wù)的一種新方法P-tuning，采用可訓(xùn)練的連續(xù)的 prompt embeddings。

實(shí)驗(yàn)表明：

與 discrete prompts類似，僅對(duì)輸入進(jìn)行修改，不同之處在于用differential output embeddings來(lái)代替常規(guī)的input embeddings

prompt可以非常靈活，可以插入到context x或者target y中

pseudo tokens（偽標(biāo)記）

可以從原始詞表V中找到一個(gè)better continuous prompts。最后，利用下游損失函數(shù)L，可以對(duì)continuous prompts hi 進(jìn)行differentially optimize

training continuous prompts 存在兩個(gè)問(wèn)題

P-tuning中，使用promp編碼器(LSTM+RELU激活的兩層MLP)將hi建模為一個(gè)序列

知識(shí)探索

所有prompt search方法都需要一些額外的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練或查找prompt。我們遵循AutoPrompt中的設(shè)置，作者從原始TRE-x數(shù)據(jù)集構(gòu)建了一個(gè)訓(xùn)練集，該訓(xùn)練集與測(cè)試集類似，但答案分布略有不同

在傳統(tǒng)的知識(shí)探索中，不允許通過(guò)fine-tune來(lái)改變預(yù)先訓(xùn)練好的模型參數(shù)。試圖評(píng)估語(yǔ)言模型在培訓(xùn)前學(xué)習(xí)了多少知識(shí)。然而，這項(xiàng)工作的基本方面是比較P-tuning和fine-tune，尤其是在像GPT這樣的單向語(yǔ)言模型上。特別感興趣的是以下問(wèn)題：?jiǎn)蜗蚝碗p向語(yǔ)言模型是否從P-tuning中獲得了類似的改進(jìn)？

在知識(shí)探索方面，許多事實(shí)只能通過(guò)硬編碼，而不能通過(guò)語(yǔ)言模型進(jìn)行推斷。參數(shù)的微調(diào)可能會(huì)導(dǎo)致遺忘。相反，P-tuning不會(huì)改變預(yù)先訓(xùn)練的模型的參數(shù)，而是通過(guò)尋找更好的continuous prompt來(lái)存儲(chǔ)知識(shí)。此外，在Bert和GPT采用P-tuning存在明顯的差異，使用MP+FT進(jìn)行微調(diào)非常有效，但是GPT并不像BERTs那樣從MP+FT中受益更多。P-tuning與單向語(yǔ)言模型表現(xiàn)出更好的親和力。在里面就更大的型號(hào)而言，例如具有110億個(gè)參數(shù)的MegatronLM2，雖然微調(diào)幾乎不起作用，但Ptuning仍然適用，并在LAMA上達(dá)到了最先進(jìn)的水平。

WiC和MultiRC都有相對(duì)較大的train sets,標(biāo)準(zhǔn)fine-tune可以從更大的數(shù)據(jù)集中獲得比P-tuning更多的優(yōu)勢(shì)。相反，在低資源環(huán)境下，P-tuning更有益

在base模型的規(guī)模下，在7項(xiàng)任務(wù)中，有6項(xiàng)任務(wù)的gpt2-base的P-tuning相比優(yōu)于基于bert的模型的最佳結(jié)果，除了Wic。

與BERT-larger-base相比，帶有P-tuning的GPT2在7項(xiàng)任務(wù)中有4項(xiàng)任務(wù)顯示出優(yōu)勢(shì)

唯一的例外是WiC任務(wù)，fine-tune取得最佳結(jié)果，推測(cè)這是因?yàn)樵~義消歧任務(wù)不適用于prompt-based MLM prediction

用原始訓(xùn)練集中32個(gè)未使用的樣本構(gòu)建了一個(gè)新的開(kāi)發(fā)集（Ddev32）設(shè)置公平比較之下，P-tuning在所有任務(wù)上都顯著優(yōu)于PET和PET best。更有趣的是，P-tuning甚至在7項(xiàng)任務(wù)中的4項(xiàng)任務(wù)上優(yōu)于GPT-3、PET（Ddev）和iPET（Ddev）。

盡管P-tuning在大多數(shù)任務(wù)中都能取得最佳效果，但在難以表述為完形填空問(wèn)題的任務(wù)（例如WiC）中，微調(diào)的效果會(huì)更好

四、finetune模型和gpt3的差別

1）訓(xùn)練時(shí)間：finetune模型需要很長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間，而GPT-3則不用訓(xùn)練，只需要在現(xiàn)有的參數(shù)上進(jìn)行微調(diào)即可。

2）計(jì)算量：finetune模型需要大量的計(jì)算資源，而GPT-3只需要很少的資源。

3）訓(xùn)練數(shù)據(jù)：finetune模型需要大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)，而GPT-3只需要一小部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

4）精度：finetune模型的精度比GPT-3要高得多，它能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)結(jié)果。

5）使用價(jià)值：finetune模型更適合用于實(shí)際的人工智能應(yīng)用，而GPT-3更適合用于實(shí)驗(yàn)性的應(yīng)用。

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