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对GPT的运用和训练,这里给出以下几点总结:

1. GPT的训练流程大致可以分为四个阶段:预训练、监督式微调、奖励建模、强化学习。其中预训练是最耗时耗力的,需要大量数据和算力。
2. 预训练是让模型学习通用的语言表示,然后通过微调来应用于特定任务。微调所需的数据会少很多。
3. 相较于监督式微调,使用强化学习人类反馈的方式(RLHF)可以让模型在某些任务上表现更好。但成本也更高。
4. 使用GPT时,可以通过精心设计prompt来引导模型输出满意的结果。也可以通过工具和插件,或微调模型来进一步提高性能。
5. GPT更像是在模仿,而非真正理解。因此需要在prompt中更明确地指示模型输出正确结果。
6. 在使用GPT时要小心注意偏见、错误信息等问题。最好结合人工监督来使用。
7. GPT有很多有趣的功能和限制,如模拟思维过程、使用脑錯等。但仍需要进一步研究才能更好地使用。

GPT已经非常强大了,但仍存在诸多局限。合理使用与人工相结合是目前应用的一个方向。提高模型本身和与模型交互的方式仍有很多可以改进的地方。

OpenAI联合创始人亲自上场科普GPT，让技术小白也能理解最强AI – 知乎 (zhihu.com)

斯坦福大学最近发布了一篇研究论文，提出了一种名为Sophia的新型优化器，用于提高大型语言模型（LLM）的预训练效率。与目前广泛使用的Adam优化器相比，Sophia优化器在预训练GPT-2等模型时可以将训练时间减少约50%。这意味着在相同的预算下，Sophia优化器可以实现更好的预训练损失。该优化器利用轻量级二阶方法，通过对Hessian矩阵对角线的廉价随机估计来作为预调节器，并通过限幅机制来控制最坏情况下的更新大小。

关键概念

• Sophia优化器是一种新型优化器，用于提高大型语言模型的预训练效率。与Adam优化器相比，Sophia可以在相同的预训练损失下将训练时间减少约50%。
• Sophia是一种轻量级二阶优化器，利用Hessian矩阵对角线的廉价随机估计作为预调节器，并通过限幅机制来控制最坏情况下的更新大小。
• 随着模型尺寸的增加，Sophia相对于Adam的优势变得越来越明显。在相同步数下，Sophia的验证损失优于Adam和Lion。
• Sophia优化器可以无缝集成到现有的训练流程中，无需对模型架构或计算基础设施进行特殊修改。

实验结果

实验结果表明，Sophia优化器在预训练大型语言模型时表现优于Adam和Lion优化器。在相同的步数下，使用Sophia预训练的模型在多数任务上优于使用Adam和Lion预训练的模型。此外，使用Sophia预训练100K步的模型与使用Adam预训练200K步的模型具有相当的性能。这意味着Sophia优化器可以在更短的时间内实现相同或更好的预训练损失。