15亿参数的GPT-2被两个CS硕士复制出来了，没有语言建模经验，花了5万美元

torry

机器之心报道

参与：杜伟、张倩

前几天，OpenAI 发布了 7.74 亿参数量的新一版 GPT-2，并表示将在几个月之内发布 15.58 亿参数量的完整版本。但还没等到完整版官宣，有人就已经等不及了，索性自己动手复制了一个 15 亿参数量的 GPT-2，并将其命名为 OpenGPT-2。项目作者是来自布朗大学的两位硕士研究生，他们复制 GPT-2 的花费大约是 5 万美元。

. X. R0 X- U6 E项目的两位作者：Aaron Gokaslan 和 Vanya Cohen 。
8 F2 Z1 w( R7 L7 K2 A3 o- I6 B  b读者可以在 Google Colab 上访问该模型并生成文本。
: p* X; D' c: \: r- P) k6 dGoogle Colab 地址：https://colab.research.google.com/drive/1esbpDOorf7DQJV8GXWON24c-EQrSKOit

模型权重：https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1KfK5MXtvgH8C615UUZoKPIUVJYIdJxX1
3 F0 ^3 r+ a. I) j, O4 r, s8 A作者表示，复制 GPT-2 没有那么难，论文中的很多结果都是他们两人可以复制的，并且二人并没有语言建模的经验。所以，只要你感兴趣（壕），你也能自己复制一份。
* n/ q) e. Y" n2 i3 o, F* \
- b- w' e# |& t) `/ C
复制方法和成本
* z8 j2 s4 y5 q5 _* O9 g
7 k/ o+ o7 }  \5 I7 W" MOpenGPT-2 的实现基于 Grover 模型，通过修改它们的代码库来达到 GPT-2 的语言建模训练目标。由于 Grover 模型是在类似的大型语料库上进行训练，所以很多代码和超参数很容易重复使用。他们也没有对 Grover 的超参数进行大量修改。

; h  p( g$ Y' o5 Z& |至于成本嘛，他们使用自己的代码从零开始训练 GPT-2 模型大约花费了 5 万美元。但需要注意的是，5 万美元只是云计算的估算成本，没有包含更细微的内在成本（在其他效率更低的易用计算资源上训练模型的效果会更差）。

数据集

" {: }3 n& d& B! ?/ k* B" dOpenAI GPT-2 的原始论文中有对清理数据集的详解。在该论文中，Open AI 的研究人员用到了一个名为 WebText 的数据集，其中包含数百万个网页。
4 z+ ^+ y& H  Q7 b( w% j$ f/ W
; O7 ?+ K2 s6 U2 d8 e论文地址：https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

如 WebText 一样，本文中的两位研究者首先解析 Reddit 上 3 个 up-vote 以上的所有链接。同时，他们利用了 Pushshift Reddit scrape 数据集，该数据集集合了持续更新的 Reddit 帖子、评论和有关元数据。然后，作者对这些链接进行过滤，删除那些不太可能包含有用文本或 HTML 的文件类型（即视频文件、PDF 和 CSS 格式文件）的直接链接。

此外，作者还过滤了网页，以删除被各种评估基准和数据集所使用的 Wikipedia 内容。他们并不能确定自己的过滤方法是否符合 OpenAI 的标准。因此，他们使用 Newspaper Python 库从 HTML 网页上提取文本，然后使用 fastText Python 库只过滤掉英文文本。
+ @. L/ X; ]5 {
具体来说，作者使用了 WhatTheLang python Wrapper。他们利用局部敏感哈希（locally sensitive hashing，LSH）删除这些文档。最后，他们将这些文档散列到了 5-gram 的集合中，并删除了相似度阈值大于 0.5 的所有文档。

0 F0 O1 I/ W3 ]作者还从数据集中删除了 token 数少于 128 的文档。这些短文档往往质量较低。作者将这一数据集作为 OpenWebTextCorpus 发布。
4 o* c+ e  U3 R6 n- |4 g+ _' s
数据集链接：https://skylion007.github.io/OpenWebTextCorpus/
7 P5 a) S. o+ H' A; J( a
  Q' D* b0 l/ k" E! [在编码数据集时，作者使用了 Radford 等人发布的适用于小模型的 Binary Pattern 编码器。他们还利用 OpenWebText 网页爬取代码库的修订版作为自身数据集集合的起始点。
- M; k" y5 V* u
从公开发布的 WebText 的 26 万篇文档的集合来看，作者发现所有文档的双字节编码（BPE）长度最小为 40，最大为 1024。而 OpenWebText 的不同之处在于作者将文档长度的最低值设为 128 个 token（替代 BPE），并且不限制文档最大长度。此外，原始 WebTextCorpus 是在这些样本可用之前发布的，因此作者没有使用这些信息来生成清理启发式。

尽管在训练分布上存在差异，作者依然得出了与多数数据集接近的困惑度。

4 U, \- e' M9 q+ [0 O( j
1 m7 B  ?% B3 W2 U效果

两位作者在 medium 博客中展示了 OpenGPT-2 的生成效果。他们提供给模型的提示为：「Recycling is good for the world. NO! YOU COULD NOT BE MORE WRONG!!」，输入模型之后得到了以下输出：
% j/ o4 V* ?- X- J
! O7 ^' `1 C/ E2 r: P# ]. ~

" K+ ^7 Z( U: \7 o, O3 J! a" C
reddit 网友也根据作者给出的连接进行了测试，并将测试结果与 OpenAI 前几天公布的 7.74 亿参数量版本进行了对比。有人表示：

我使用相同的提示分别测试了 OpenGPT-2 和 OpenAI 的 GPT-2 7.74 亿参数版本，结果还是 OpenAI 的输出效果更好，所以作者的复制过程或许存在一些问题。

  V, U2 z- F& L8 s# `" [( ~. d

当然，也有人认为 OpenGPT-2 的效果更好：
5 `0 v& y$ T3 m2 j5 `
  N2 x; W, p! v& @' J& r) e

我认为作者的 OpenGPT-2 效果优于 OpenAI 的 GPT-2 7.74 亿参数版本，但还不足以用来制造令人信服的假新闻。几次尝试输入「Shocking revelation! Vladimir Putin and Donald Trump are」，我得出了以下效果最佳的文本。该文本能够更长时间地保持语义连贯性，语句也更有意义，但还是比较容易被识破。但不可否认，OpenGPT-2 对研究确实很有帮助。
+ U8 H, `$ j0 l; c6 G% H. f
6 `* w9 b/ P& Q+ m但我还有一个疑问，OpenGPT-2 到底只是把它读过的文本随机组合到一起，还是真正地创造出了新文本。

- ^1 r1 n% A  l  C/ t2 j
1 Z( F: Z* ^: `4 c7 X: R

$ z; v! O' Q  i8 ~) U6 i  M
8 w2 H5 l$ a' Y, I) K1 u. N至于 OpenGPT-2 的生成效果究竟如何，大家可以根据文中提供的链接测试一下。
; t) F9 f0 T+ g; O
参考链接：


% S7 u3 m( j) ]
6 ?6 J' Z' u( \# e- mhttps://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/cu9xgi/p_opengpt2_we_replicated_gpt2_because_you_can_too/
( T8 m. o3 W0 r$ E# }9 Ihttps://medium.com/@vanya_cohen/opengpt-2-we-replicated-gpt-2-because-you-can-too-45e34e6d36dc
% ?* ~7 [6 }6 u' S- ~" s) h! L6 M

' G; q% C8 D* F% P% A, V2 ^

WAIC 2019 开发者日

将于 8 月 31 日在上海世博中心举办，包含 1 个主单元、4 个分单元、黑客马拉松比赛和开发者诊所互动区。

届时，全球顶尖 AI 专家、技术大牛、知名企业代表以及数千名开发者将齐聚上海，围绕人工智能前沿理论技术和开发实践进行分享与解读。

点击阅读原文，立即报名。

$ P  z* T3 Q6 ?& a
来源：http://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1566630003&ver=1809&signature=lixpkgck3Jci-PJs9nuYQ2-e-AoYyRsK9T2JfY8UTHbrfqeLiSdjvkGmvntU-OVvGe8*llf7XPaBdBKSdmrL7CrALKS1LX-KQs*HOTH8twOu5W3TN*s6mdYxiqgYsckc&new=1
' e1 v: ~$ F. U4 K  i/ m免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！