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2023-04-13

人类之光

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Chat</h2><p>ChatGPT只用了几个月的时间便席卷全球，成为史上用户增长速度最快的消费级应用，对世界的经济发展、科技研发起到了重要的推动作用。很多企业、个人用户纷纷想参与到这场AI技术变革中，但由于庞大的资源、资金投入只能望而却步。</p><p>即便开源领域推出了LLaMa、Alpaca、Vicuna、Databricks-Dolly等优秀的类ChatGPT项目，<strong>仍缺乏一个支持端到端的基于RLHF的规模化系统，使得训练强大的类ChatGPT模型非常艰难</strong>。</p><p>例如，使用上述开源项目训练一个67亿参数的类ChatGPT模型，通常需要昂贵的多卡至多节点的GPU集群，但这些资源对大多数科学家、小型企业、个人开发者而言难以获取。</p><p><strong>即便是拥有这样的资源，现有的开源系统的训练效率通常还不到，这些机器所能达到的最大效率的5%</strong>。</p><p>现在，通过Deep Speed Chat解决资源、算法等难题，轻松、高效的训练数千亿参数的最先进的类ChatGPT模型。</p><h2>Deep Speed Chat技术简单介绍</h2><p>ChatGPT模型的训练是基于InstructGPT论文中的RLHF方式，这使得现有深度学习系统在训练类ChatGPT模型时存在种种局限。现在，通过Deep Speed Chat可以突破这些训练瓶颈，达到最佳效果。</p><p><strong>Deep Speed Chat拥有强化推理、RLHF模块、RLHF系统三大核心功能。</strong></p><p><strong>简化 ChatGPT 类型模型的训练和强化推理：</strong>只需一个脚本即可实现多个训练步骤，包括使用Huggingface 预训练的模型、使用 DeepSpeed-RLHF 系统运行 InstructGPT 训练的所有三个步骤，生成属于自己的类ChatGPT模型。此外，还提供了一个易于使用的推理API，用于在模型训练后测试对话性能。</p><p><strong>Deep Speed-RLHF 模块：</strong>DeepSpeed-RLHF 复刻了InstructGPT 论文中的训练模式，并确保包括：a) 监督微调（SFT），b) 奖励模型微调和 c) 基于人类反馈的强化学习（RLHF）在内的三个步骤与其对应。此外，还提供了数据抽象和混合功能，以支持用户使用多个不同来源的数据源进行训练。</p><p><strong>DeepSpeed-RLHF系统：</strong>将DeepSpeed的训练和推理能力整合到统一的混合引擎（DeepSpeed Hybrid Engine or DeepSpeed-HE）中用于RLHF 训练。DeepSpeed-HE 能够在RLHF中无缝地在推理和训练模式之间切换，使其能够利用来自 DeepSpeed-Inference 的各种优化。</p><p>例如，张量并行计算和高性能CUDA算子进行语言生成，同时对训练部分还能从 ZeRO- 和 LoRA-based 内存优化策略中受益。DeepSpeed-HE可以自动在 RLHF 的不同阶段进行<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>的内存管理和数据缓存。</p><p>此外，Deep Speed Chat在成本、效率、扩展性等方面非常优秀。</p><p><strong>高效且节省成本：</strong>在Azure云上只需9小时即可训练一个OPT-13B模型，只需18小时即可训练一个 OPT-30B模型。这两种训练分别花费不到300美元和600 美元。</p><p><strong>卓越扩展性：</strong>能够支持训练拥有数千亿参数的模型，并在多节点多 GPU 系统上展现出卓越的扩展性。因此，即使是一个拥有 130 亿参数的模型，也只需 1.25 小时就能完成训练。而对于拥1750亿参数的模型，使用Deep Speed Chat进行训练也只需不到一天的时间。</p><p>注意：在Azure上训练时由于GPU不同，所以训练时间和费用也各不相同。</p><h2>全民ChatGPT时代来了</h2><p>做个不太恰当的比喻，微软此次开源Deep Speed Chat就像当年的互联网，为了提升发展速率降低了台式机的价格，使得普通用户也能拥有自己的电脑。</p><p>只有参与的用户多了，整个行业生态才能快速壮大发展，所以，微软此次开源对整个ChatGPT生态发展起到了至关重要的推动作用，使得人人都能拥有自己的ChatGPT。</p><p>目前，ChatGPT处于初级发展阶段，存在安全隐患、数据隐私、道德等问题。相信随着参与用户的增多，这些难题将会被有效的解决，从而为全球经济发展做出贡献。</p></body></html>","source":"lsy1680749794970","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>重磅！微软开源Deep Speed Chat，人人拥有ChatGPT！</title>\n<style 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ChatChatGPT只用了几个月的时间便席卷全球，成为史上用户增长速度最快的消费级应用，对世界的经济发展、科技研发起到了重要的推动作用。很多企业、个人用户纷纷想参与到这场AI技术变革中，但由于庞大的资源、资金投入只能望而却步。即便开源领域推出了LLaMa、Alpaca、Vicuna、Databricks-Dolly等优秀的类ChatGPT项目，仍缺乏一个支持端到端的基于RLHF的规模化系统，使得训练强大的类ChatGPT模型非常艰难。例如，使用上述开源项目训练一个67亿参数的类ChatGPT模型，通常需要昂贵的多卡至多节点的GPU集群，但这些资源对大多数科学家、小型企业、个人开发者而言难以获取。即便是拥有这样的资源，现有的开源系统的训练效率通常还不到，这些机器所能达到的最大效率的5%。现在，通过Deep Speed Chat解决资源、算法等难题，轻松、高效的训练数千亿参数的最先进的类ChatGPT模型。Deep Speed Chat技术简单介绍ChatGPT模型的训练是基于InstructGPT论文中的RLHF方式，这使得现有深度学习系统在训练类ChatGPT模型时存在种种局限。现在，通过Deep Speed Chat可以突破这些训练瓶颈，达到最佳效果。Deep Speed Chat拥有强化推理、RLHF模块、RLHF系统三大核心功能。简化 ChatGPT 类型模型的训练和强化推理：只需一个脚本即可实现多个训练步骤，包括使用Huggingface 预训练的模型、使用 DeepSpeed-RLHF 系统运行 InstructGPT 训练的所有三个步骤，生成属于自己的类ChatGPT模型。此外，还提供了一个易于使用的推理API，用于在模型训练后测试对话性能。Deep Speed-RLHF 模块：DeepSpeed-RLHF 复刻了InstructGPT 论文中的训练模式，并确保包括：a) 监督微调（SFT），b) 奖励模型微调和 c) 基于人类反馈的强化学习（RLHF）在内的三个步骤与其对应。此外，还提供了数据抽象和混合功能，以支持用户使用多个不同来源的数据源进行训练。DeepSpeed-RLHF系统：将DeepSpeed的训练和推理能力整合到统一的混合引擎（DeepSpeed Hybrid Engine or DeepSpeed-HE）中用于RLHF 训练。DeepSpeed-HE 能够在RLHF中无缝地在推理和训练模式之间切换，使其能够利用来自 DeepSpeed-Inference 的各种优化。例如，张量并行计算和高性能CUDA算子进行语言生成，同时对训练部分还能从 ZeRO- 和 LoRA-based 内存优化策略中受益。DeepSpeed-HE可以自动在 RLHF 的不同阶段进行智能的内存管理和数据缓存。此外，Deep Speed Chat在成本、效率、扩展性等方面非常优秀。高效且节省成本：在Azure云上只需9小时即可训练一个OPT-13B模型，只需18小时即可训练一个 OPT-30B模型。这两种训练分别花费不到300美元和600 美元。卓越扩展性：能够支持训练拥有数千亿参数的模型，并在多节点多 GPU 系统上展现出卓越的扩展性。因此，即使是一个拥有 130 亿参数的模型，也只需 1.25 小时就能完成训练。而对于拥1750亿参数的模型，使用Deep Speed Chat进行训练也只需不到一天的时间。注意：在Azure上训练时由于GPU不同，所以训练时间和费用也各不相同。全民ChatGPT时代来了做个不太恰当的比喻，微软此次开源Deep Speed 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