曾鸿涛
2023-03-14
国内外技术基建的差距，ChatGPT火了后，Meta马上能“不小心”泄露个AI模型，几个巨头的技术沉淀可见一斑，这波对抗生成新AI，能算是两个AI造了个孩子吗？
[微笑]
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斯坦福“草泥马”火了：100美元就能比肩GPT-3.5！
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news！</p><p>斯坦福发布<b>Alpaca</b>（羊驼，网友口中的“草泥马”）：</p><blockquote>只花100美元，人人都可微调Meta家70亿参数的LLaMA大模型，效果竟可比肩1750亿参数的GPT-3.5（text-davinci-003）。</blockquote><blockquote>而且还是单卡就能运行的那种，甚至树莓派、手机都能hold住！</blockquote><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f436a314f5b3ceb7201c8f95756247b0\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"363\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>还有一个更绝的“骚操作”。</p><p>研究所涉及到的数据集，是斯坦福团队花了不到500美元用OpenAI的API来生成的。</p><p>所以整个过程下来，就等同于GPT-3.5自己教出了个旗鼓相当的对手AI。</p><p>然后团队还说，用大多数云计算平台去微调训练好的模型，成本也不到100美元：</p><blockquote>复制一个GPT-3.5效果的AI，很便宜，很容易，还很小。</blockquote><p>而且团队还把数据集（秒省500刀）、代码统统都给开源了，这下子人人都能去微调个效果炸裂的对话AI：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/68958b593daf256edd6979a114b9defc\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"588\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>项目在GitHub发布才半天时间，便已经狂揽1800+星，火爆程度可见一斑。</p><p>Django联合开发者甚至对斯坦福的新研究用“惊天大事”来形容：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/69cba1a83aaa22e8f8d2280f40b1cad1\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"540\" 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tg-height=\"564\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>难度再次进阶，团队这次提出了让草泥马Alpaca<b>写论文摘要</b>的需求：</p><blockquote>写一篇经过深思熟虑的机器学习论文摘要，证明42是训练神经网络的最优seed。</blockquote><p>草泥马Alpaca给出的答案从内容上来看，非常符合大多数论文的摘要形式：试图回答什么问题、用了什么方法、结果如何，以及未来展望。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/43d1a4dabcc846a059a0b6656ebf5200\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"426\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>当然，也有迫不及待的网友亲自下场试验，发现草泥马Alpaca写代码也是不在话下。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c773549771f136267a717558517bbe21\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"516\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>不过即便草泥马Alpaca能够hold住大部分问题，但这并不意味着它没有缺陷。</p><p>例如团队便演示了一个例子，在回答“坦桑尼亚的首都是哪里”的问题时，草泥马Alpaca给出的答案是“达累斯萨拉姆”。</p><p>但实际上早在1975年便被“多多马”取代了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/315b5344257dbf54d150f720b6a6ea3b\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"443\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>除此之外，若是亲自体验过草泥马Alpaca就会发现，它……巨慢：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/54e16edb14278c847287442588319f48\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"627\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>对此，有网友认为可能是使用的人太多的原因。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9c6b811a1761b5c0eec453557ae21e23\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"903\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>笔记本、手机、树莓派都能跑</p><p>Meta开源的LLaMA大模型，刚发布几周就被大家安排明白了，单卡就能运行。</p><p>所以理论上，基于LLaMA微调的Alpaca同样可以轻松在本地部署。</p><p>没有显卡也没关系，苹果笔记本甚至树莓派、手机都可以玩。</p><p>在苹果笔记本部署LLaMA的方法来自GitHub项目llama.cpp，使用纯C/C++做推理，还专门对ARM芯片做了优化。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/15a0a8eff4f925711ccaa34054e317f5\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"237\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>作者实测，M1芯片的MacBook Pro上即可运行，另外也支持Windows和Linux系统。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aa5c899aa934423051d6f233d26706b9\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"567\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>还是这个C++移植版本，有人成功在4GB内存的树莓派4上成功运行了LLaMA的 70亿参数版本。</p><p>虽然速度非常慢，大约10秒生成一个token（也就是一分钟蹦出4.5个单词）。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b47ea66f1f8734a0717f6f9491b20518\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1100\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>更离谱的是仅仅2天之后，有人把LLaMA模型量化压缩（权重转换成更低精度的数据格式）后成功在Pixel 6安卓手机上运行（26秒一个token）。</p><p>Pixel 6使用谷歌自研处理器Google Tensor，跑分成绩在骁龙865+到888之间，也就是说新一点的手机理论上都能胜任。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2e575343b6745ea07266f1cb0b3b1872\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1765\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>微调数据集也开源</p><p>斯坦福团队微调LLaMA的方法，来自华盛顿大学Yizhong Wang等去年底提出的Self-Instruct。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d1b66490bbf86bc32859f7dcc788193a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"369\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>以175个问题作为种子任务，让AI自己从中组合出新的问题以及生成配套答案实例，人工过滤掉低质量的，再把新任务添加到任务池里。</p><p>所有这些任务，之后可以采用InstructGPT的方法让AI学会如何遵循人类指令。</p><p>套娃几圈下来，相当于让AI自己指导自己。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa8c6fc01dbe785d7e936a33bb13fe7d\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"688\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>斯坦福版Alpaca，就是花了不到500美元使用OpenAI API生成了5.2万个这样的示例搞出来的。</p><p>这些数据同样开源了出来，并且比原论文的数据多样性更高。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6adcd012d48b595e5632d1b1b6b6ff2e\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1140\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>同时还给出了生成这些数据的代码，也就是说如果有人还嫌不够，可以再去自行扩充微调数据，继续提高模型的表现。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8534ff84d3264aca9627f782f40f3270\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"245\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>微调代码也会在HuggingFace官方支持LLaMA后放出。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e654debf4633adb0a51a87a030599f34\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"516\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>不过Alpaca最终的模型权重需要Meta许可才能发布，并且继承了LLaMA的非商用开源协议，禁止任何商业用途。</p><p>并且由于微调数据使用了OpenAI的API，根据使用条款也禁止用来开发与OpenAI形成竞争的模型。</p><p>One More Thing</p><p>还记得AI绘画的发展历程吗？</p><p>2022年上半年还只是话题热度高，8月份Stable Diffusion的开源让成本下降到可用，并由此产生爆炸式的工具创新，让AI绘画真正进入各类工作流程。</p><p>语言模型的成本，如今也下降到了个人电子设备可用的程度。</p><p>最后还是由Django框架创始人Simon Willison喊出：</p><blockquote>大语言模型的Stable Diffusion时刻到了。</blockquote><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3548d5c1ed5453747b3894302f830b70\" 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Pro上即可运行，另外也支持Windows和Linux系统。还是这个C++移植版本，有人成功在4GB内存的树莓派4上成功运行了LLaMA的 70亿参数版本。虽然速度非常慢，大约10秒生成一个token（也就是一分钟蹦出4.5个单词）。更离谱的是仅仅2天之后，有人把LLaMA模型量化压缩（权重转换成更低精度的数据格式）后成功在Pixel 6安卓手机上运行（26秒一个token）。Pixel 6使用谷歌自研处理器Google Tensor，跑分成绩在骁龙865+到888之间，也就是说新一点的手机理论上都能胜任。微调数据集也开源斯坦福团队微调LLaMA的方法，来自华盛顿大学Yizhong Wang等去年底提出的Self-Instruct。以175个问题作为种子任务，让AI自己从中组合出新的问题以及生成配套答案实例，人工过滤掉低质量的，再把新任务添加到任务池里。所有这些任务，之后可以采用InstructGPT的方法让AI学会如何遵循人类指令。套娃几圈下来，相当于让AI自己指导自己。斯坦福版Alpaca，就是花了不到500美元使用OpenAI API生成了5.2万个这样的示例搞出来的。这些数据同样开源了出来，并且比原论文的数据多样性更高。同时还给出了生成这些数据的代码，也就是说如果有人还嫌不够，可以再去自行扩充微调数据，继续提高模型的表现。微调代码也会在HuggingFace官方支持LLaMA后放出。不过Alpaca最终的模型权重需要Meta许可才能发布，并且继承了LLaMA的非商用开源协议，禁止任何商业用途。并且由于微调数据使用了OpenAI的API，根据使用条款也禁止用来开发与OpenAI形成竞争的模型。One More Thing还记得AI绘画的发展历程吗？2022年上半年还只是话题热度高，8月份Stable Diffusion的开源让成本下降到可用，并由此产生爆炸式的工具创新，让AI绘画真正进入各类工作流程。语言模型的成本，如今也下降到了个人电子设备可用的程度。最后还是由Django框架创始人Simon Willison喊出：大语言模型的Stable 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