为什么所有GPT-3复现都失败了？使用ChatGPT你应该知道这些

机器之心专栏
作者：杨靖锋
为什么所有公开的对 GPT-3 的复现都失败了？我们应该在哪些任务上使用 GPT-3.5 或 ChatGPT？
这一推文写于 2023 年 2 月 12 日，其中均为个人意见，仅供参考。
为什么所有公开的对 GPT-3 的复现都失败了？我们应该在哪些任务上使用 GPT-3.5 或 ChatGPT？
这篇推文将包括，我在仔细重新检查了一系列文章的细节之后给出的总结，以及对上面两个问题我个人的思考。这些文章包括且不限于：GPT-3, PaLM, BLOOM, OPT, FLAN-T5/PaLM, HELM 等。如果您有更可靠的参考资料或者更实际的经验，欢迎指正。
对于那些想要复现一个属于自己的 GPT-3 或 ChatGPT 的人而言，第一个问题是关键的。第二个问题则对那些想要使用它们的人是重要的（下文提到 GPT-3，主要是指 GPT-3.5 或 InstructGPT 的最新版本，除了一些指向 GPT-3 原文的情况）。
为什么所有公开的对 GPT-3 的复现都失败了？
这里，我称之为 “失败”，是指训练得出模型有接近 GPT-3 或者更大的参数量，但仍无法与 GPT-3 原始文献中报告的性能所匹配。在这一标准下，GPT-3 和 PaLM 是 “成功” 的，但这两个模型都不是公开的。而所有的公开模型（例如：OPT-175B 和 BLOOM-176B）都在一定程度上 “失败” 了。但是我们仍然可以从这些 “失败” 中吸取一些教训。
我们需要注意的是，假如能够多次尝试各种不同的训练设置，开源社区可能最终可以复现 GPT-3。但截至目前，训练另一个版本的 OPT-175B 的开销仍然太过高昂 —— 对于如此大规模的模型，一次训练就将需要在约 1000 个 80G A100 GPU 上花费至少 2 个月的时间（数据来自于 OPT 的原始文献）。
尽管一些文章（例如 OPT-175B 和 GLM-130B）声称它们在一些任务上能够匹配甚至超过原始的 GPT-3 的表现，在更多 GPT-3 已经测试过的任务上，这种声明仍然是存疑的。同时，根据大多数使用者在更多样的任务上的经验，以及 HELM 的评估来看，最近的 OpenAI GPT-3 的 API 表现也仍然比这些开源模型更好。