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關鍵詞：深度學習;高性能計算;數(shù)據(jù)分析;數(shù)據(jù)挖掘;LLM;PPO;NLP;ChatGPT;人工智能;高性能服務器;HPC;AIGC

隨著人工智能、深度學習、高性能計算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、LLM、PPO、NLP等技術的快速發(fā)展，ChatGPT得到快速發(fā)展。ChatGPT是OpenAI開發(fā)的大型預訓練語言模型，GPT-3模型的一個變體，經(jīng)過訓練可以在對話中生成類似人類的文本響應。

ChatGPT背后的算法基于Transformer架構，這是一種使用自注意力機制處理輸入數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡。Transformer架構廣泛應用于語言翻譯、文本摘要、問答等自然語言處理任務等領域。ChatGPT可用于創(chuàng)建能與用戶進行對話的聊天機器人。

一、何為ChatGPT？和過去的人工智能有哪些區(qū)別？

ChatGPT是人工智能革命性的一大進步，眾所周知，過去想要尋找某個問題的答案，可以百度、谷歌等搜索頁面上手動搜索各種答案，百度和谷歌只通過爬蟲技術搜索大量已知問題的相關答案。但是ChatGPT不一樣，ChatGPT幾乎所有的問題都可以智能地回答，并且保證原創(chuàng)性，答案與以前發(fā)表的任何已知答案完全不同!ChatGPT甚至可以編程、繪畫、寫詩、寫文章!

目前，微軟正在就ChatGPT開發(fā)者OpenAI投資100億美元進行談判。如果達成交易，OpenAI估值將達到290億美元。與此同時，微軟正在將OpenAI人工智能技術納入其辦公軟件Office。

據(jù)悉，OpenAI與微軟的合作歷史悠久。2019年，OpenAI在微軟投資10億美元后，隨后兩家公司進行了多年的合作，OpenAI開發(fā)微軟Azure云計算服務中的人工智能超級計算技術。

二、ChatGPT訓練全過程

ChatGPT作為一個智能對話系統(tǒng)，效果極其震撼。記得上一次引起如此轟動的AI技術是兩年半以前的事了，那時候人工智能如日中天;多模態(tài)領域是以DaLL E2、Stable Diffusion為代表的Diffusion Model，也就是最近一直流行的AIGC模型。

在整體技術路線上，ChatGPT引入了“手動標注數(shù)據(jù)+強化學習”(RLHF，從人的反饋進行強化學習)來不斷Fine-tune預訓練語言模型。主要目的是讓LLM模型學會理解人類命令的含義(比如寫一篇短文生成問題、知識回答問題、頭腦風暴問題等不同類型的命令)，讓LLM學會判斷對于給定的提示輸入指令(用戶的問題)什么樣的回答是優(yōu)質(zhì)的(富含信息、內(nèi)容豐富、對用戶有幫助、無害、不包含歧視信息等多種標準)。

在“人工標注數(shù)據(jù)+強化學習”的框架下，具體來說，ChatGPT的訓練過程分為以下三個階段:

1、第一階段

以GPT 3.5本身來說，雖然強大，但是很難理解不同類型的人類不同指令中所包含的不同意圖，也很難判斷生成的內(nèi)容是否是高質(zhì)量的結果。為讓GPT 3.5初步理解指令中包含的意圖，首先會隨機抽取一批測試用戶提交的prompt(即指令或問題)，由專業(yè)的標注者對指定的提示給出高質(zhì)量的回答，然后專業(yè)人員標注的數(shù)據(jù)對GPT 3.5模型進行微調(diào)。通過這個過程，可以認為GPT 3.5初步具備了理解人類提示所包含的意圖，并根據(jù)這種意圖給出相對高質(zhì)量答案的能力。

2、第二階段

在這個階段里，首先由冷啟動后的監(jiān)督策略模型為每個prompt產(chǎn)生X個結果，人工根據(jù)結果質(zhì)量由高到低排序，以此作為訓練數(shù)據(jù)，通過pair-wise learning to rank模式來訓練回報模型。對于學好的RM模型來說，輸入，輸出結果的質(zhì)量得分，得分越高說明產(chǎn)生的回答質(zhì)量越高。

3、第三階段

本階段不需要手動標注數(shù)據(jù)，而是使用前一階段學習的RM模型，根據(jù)RM評分結果更新預訓練模型的參數(shù)。具體來說，首先從用戶提交的prompt中隨機抽取一批新的命令(指不同于第一、第二階段的新提示，實際上非常重要，對于提升LLM模型理解instruct指令的泛化能力很有幫助)，由冷啟動模型初始化PPO模型的參數(shù)。然后對于隨機選取的prompt，用PPO模型生成回答answer，用前一階段訓練好的RM模型給出answer質(zhì)量評估的獎勵分數(shù)，這是RM對整個答案(由詞序列組成)給出的整體reward。有了單詞序列的最終回報，每個單詞可以視為一個時間步長，把reward由后往前依次傳遞，由此產(chǎn)生的策略梯度可以更新PPO模型參數(shù)。這是標準的強化學習過程，目的是訓練LLM產(chǎn)生高reward的答案，也即是產(chǎn)生符合RM標準的高質(zhì)量回答。

如果我們不斷重復第二和第三階段，很明顯，每次迭代都使LLM模型越來越強大。因為在第二階段，RM模型的能力通過人工標注數(shù)據(jù)來增強的，而在第三階段，增強的RM模型對新prompt產(chǎn)生的回答進行更準確的評分，并使用強化學習來鼓勵LLM模型學習新的高質(zhì)量內(nèi)容，這類似于使用偽標簽來擴展高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)，所以LLM模型得到進一步增強。顯然，第二階段和第三階段是相互促進的，這就是為什么不斷迭代會有不斷增強的效果。

盡管如此，小編認為在第三階段采用強化學習策略并不一定是ChatGPT模型效果特別好的主要原因。假設第三階段不采用強化學習，取而代之的是以下方法：類似于第二階段的做法，對于一個新的prompt，冷啟動模型可以生成X個答案，分別由RM模型打分。我們選擇得分最高的答案形成新的訓練數(shù)據(jù)，并進入fine-tune LLM模型。假設換成這種模式，相信效果可能會比強化學習更好。雖然沒那么精致，但效果不一定差很多。第三階段無論采用哪種技術模式，本質(zhì)上很可能都是利用第二階段學會的RM，起到了擴充LLM模型高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)的作用。

以上是ChatGPT的訓練過程，這是一個改進的instructGPT，改進點主要是標注數(shù)據(jù)收集方法上的一些差異。其他方面，包括模型結構和訓練過程，基本遵循instructGPT?？梢灶A見的是，這種Reinforcement Learning from Human Feedback技術將會迅速蔓延到其他內(nèi)容生成方向，比如一個很容易想到的方向，類似“A machine translation model based on Reinforcement Learning from Human Feedback”等等。

但個人認為在NLP的某個特定內(nèi)容生成領域采用這種技術意義不大，因為ChatGPT本身可以處理各種類型的任務，基本涵蓋了NLP生成的很多子領域。所以對于某個NLP子領域，單獨采用這種技術的價值不大，因為其可行性可以認為已經(jīng)被ChatGPT驗證了。如果將這種技術應用于其他模式的生成，如圖片、音頻、視頻等，可能是更值得探索的方向。也許很快就會看到類似“A XXX diffusion model based on Reinforcement Learning from Human Feedback”之類的東西。

三、藍海大腦高性能深度學習ChatGPT一體機

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突破傳統(tǒng)風冷散熱模式，采用風冷和液冷混合散熱模式——服務器內(nèi)主要熱源 CPU 利用液冷冷板進行冷卻，其余熱源仍采用風冷方式進行冷卻。通過這種混合制冷方式，可大幅提升服務器散熱效率，同時，降低主要熱源 CPU 散熱所耗電能，并增強服務器可靠性;支持VR、AI加速計算;深受廣大深度學習ChatGPT領域工作者的喜愛。