萧箫 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

基于Meta模型打造的轻量版ChatGPT，这就来啦？

Meta宣布推出LLaMA才三天，业界就出现了把它打造成ChatGPT的开源训练方法，号称比ChatGPT训练速度最高快15倍。

LLaMA是Meta推出的超快超小型GPT-3，参数量只有后者的10%，只需要单张GPU就能运行。

把它变成ChatGPT的方法名叫ChatLLaMA，基于RLHF（基于人类反馈的强化学习）进行训练，在网上很快掀起了一阵热度。

所以，Meta的开源版ChatGPT真的要来了？

先等等，事情倒也没那么简单。

点进ChatLLaMA项目主页来看，会发现它实际上集成了四个部分——

DeepSpeed、RLHF方法、LLaMA和基于LangChain agent生成的数据集。

其中，DeepSpeed是一个开源深度学习训练优化库，包含名叫Zero的现存优化技术，用于提升大模型训练能力，具体指帮模型提升训练速度、降低成本、提升模型可用性等。

RLHF则会采用奖励模型来对预训练模型进行微调。奖励模型即先用多个模型生成问题问答，再依靠人工对问答进行排序，让它学会打分；随后，基于奖励学习给模型生成的回答进行打分，通过强化学习的方式增强模型能力。

LangChain是一个大语言模型应用开发库，希望将各种大语言模型整合起来，结合其他知识来源或计算能力创建一个实用的应用程序。LangChAIn agent则会像思维链一样放出GPT-3思考的全过程，将操作记录下来。

这时候你会发现，最关键的依旧是LLaMA的模型权重。它从哪里来？

嘿嘿，自己去找Meta申请吧，ChatLLaMA并不提供。（虽然Meta声称开源LLaMA，但依旧需要申请）

ChatLLaMA也在这一系列模块中，但要注意的是它的开源license也是不可商用的。

所以“国产自研ChatGPT”想要直接拿去用，可能还没那么简单（doge）。

看完这个项目后，有网友表示，要是有人真搞到LLaMA的模型权重（代码）就好了……

你拿到LLaMA的代码了吗？觉得这个训练方法如何？

ChatLLaMA地址：https://github.com/nebuly-ai/nebullvm/tree/main/apps/accelerate/chatllama

参考链接：https://twitter.com/omarsar0/status/1630211059876339713

— 完 —

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