2024-12-03 手机 0
数据驱动科技：GPT系列复现与自主训练探索
在GPT-3没有开源的情况下，一些研究者已经成功复现了GPT系列的模型。例如，慕尼黑工业大学的Connor Leahy通过200个小时和6000RMB的努力，成功复现了GPT-2。这些成果表明理论上可以训练出类似于GPT-3大小的模型。不过，目前解决硬件问题仍然是一个挑战。
如果要进行训练，可以选择谷歌云平台上的TPU或使用GPU。前者需要注册谷歌云账户、创建存储空间，并设置虚拟机来运行TPU训练。而后者则可以直接在自己的GPU上进行，不需要额外配置。
此外，还可以利用谷歌Colab提供的免费TPU-V8S处理器来训练项目，如1.5B参数版本的GPT-3 XL模型，只需指定硬件名称和数量即可开始培训过程。
尽管如此，对于能够有效复现并应用于实际场景的问题，有网友持怀疑态度。一方面认为，这类项目虽然有趣，但目前还缺乏一个“杀手级”应用，使其成为存在感更强的事物；另一方面，也有人认为，即便是由几百人组成自动化团队，他们也能快速回答问题，是对大量零碎信息高效筛选最优解的一种价值体现。
值得一提的是，无论如何看待这一技术进步，EleutherAI已将所有相关项目和代码开源给公众，让有兴趣的小伙伴们能够参与学习和实践。想要了解更多详细信息或加入这项技术创新运动的小伙伴，可访问GitHub上的gpt-neo仓库，或参考以下链接获取最新资讯：
https://github.com/EleutherAI/gpt-neo
https://www.eleuther.ai/gpt-neo
https://news.ycombinator.com/item?id=25819803
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