没有这些，别妄谈做ChatGPT了

　　大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋

　　文｜卖萌酱

　　ChatGPT破圈爆火后，越来越多人开始问：

　　“啥时候出现中国版的ChatGPT？”

　　国内学术界和工业界，都纷纷躁动起来——百度、阿里、字节等大厂纷纷喊口号，一众创业公司也开始争做中国版OpenAI；学术界也在用行动来表明战斗力，比如前些天复旦大学推出的MOSS模型，一经开放试用，便冲上热搜。

　　一时间眼花缭乱，让人生疑。

　　有钱就能训出模型？

　　以美团大佬带资入组为代表，很多创业者和投资人盯上了ChatGPT，作为一个NPLer，我乐见其成，相信不用几个月，在热钱的助推下，NLP算法工程师的薪资要和芯片看齐了。

　　但我还是要泼个冷水，创业公司想做ChatGPT，想训练模型，不是有钱招几个算法就能搞定的。

　　先不说ChatGPT，只说较为成熟、参数量“较小”的BERT模型，其 Large版本参数量“仅有”3.4亿，比现在的ChatGPT模型足足小了3个数量级。但如果一个从业者真正从0开始训练过BERT模型，那他一定不会认为训练BERT这个“小模型”是很容易的事情。

　　更何况，2018年BERT发布的时候，模型参数、训练代码是全面开源的，训练数据BookCorpus和Wikipedia也非常容易获取。在这种情况下，国内各大厂训练出内部版本的BERT模型，也经历了差不多半年的摸索时间。在此期间，算力就位、训练精度优化、训练性能优化、底层框架支持、训练策略优化、数据策略优化等都有不少的坑要趟。

　　如今ChatGPT既没有公开代码，也没有公开训练数据，更没有公开模型参数，甚至都没有公开前置模型的模型参数，模型的体量还比BERT大了3个数量级。

　　ChatGPT没有捷径

　　相对创业团队，中国的互联网大厂在大模型方向有积累，有先发优势，但这绝不意味着高枕无忧。

　　在语言模型方面，国内各大厂大多沿着“以掩码语言模型MLM为核心的BERT路线”进行深耕，这种技术路线更加注重提升语言模型的文本理解能力，弱化文本生成能力。真正沿着ChatGPT这种生成式语言模型的路线深耕的研究团队，无论国内外，都不是太多。

　　这就注定了，ChatGPT的复现不是一朝一夕就能完成的，补功课很可能要从三年前OpenAI发布的GPT-3开始。如果没有GPT-3提供的世界知识和强大的长文本生成能力，训练ChatGPT就无异于建造空中楼阁了。

　　可惜，GPT-3至今也没有开源，未来也大概率不会开源了。要从头训这么一个1750亿参数的大型生成式语言模型，难度非常大。

　　有人可能要说，那我们训一个小点的模型，比如百亿参数的，可行吗？

　　目前来看不可行。AI的表现并非随着模型规模增加而线性增加，而是在参数规模超过特定临界值后显著提升，甚至涌现出小模型不具备的能力。 比如论文表明，模型的规模至少要达到620亿参数量后，才可能训练出来思维链（Chain-of-Thought，CoT）能力。如下图所示：

　　而像Truthful（可信的）这种能力，甚至ChatGPT/GPT-3这样的模型规模都是不够的，要达到2800亿参数量才能涌现出这样的能力。是的，复现和超越ChatGPT，目前来看没有捷径，必须一步一步来，首先要先把GPT-3搞定。

　　国内有人真正复刻了GPT-3？

　　是的，有且只有一家，阿里达摩院，他们从小到大（从base到175B），全面、完整地复刻了GPT-3，并且开放在魔搭社区上。

　　https://modelscope.cn/models/damo/nlp_gpt3_text-generation_chinese-large/summary

　　达摩院的复刻不是没有来由的，他们应该在大模型各个方向都进行了探索，布局完整。早在2021年4月就发布了首个中文语言大模型PLUG（当时参数是270亿）。该模型首次在中文语言理解榜单CLUE上面，以86.685分的成绩超越人类。

　　同年10月份，达摩院还探索实现了10万亿参数模型——M6，达摩院团队通过大量的底层优化和算法设计，仅仅使用了512卡便实现了这一庞大的模型工程。此前，M6模型将AI图片生成清晰度从OpenAI DALL·E的256×256成功提升到了1024×1024，效果十分惊艳。

　　M6模型的发布引发了国内外的大量关注，其中，OpenAI前政策主管Jack Clark公开点评：“这个模型的规模和设计都非常惊人。这看起来像是众多中国的AI研究组织逐渐发展壮大的一种表现。”

　　从达摩院的经历我们基本可以判断：如果一个研发团队此前没有训练过千亿级别的大型语言模型，那就很难在可以接受的时间窗口内训练出真正具备生产力价值的类ChatGPT模型。

　　不过，我们也要看到，

　　云基础设施

　　OpenAI的解决方式是向微软求助。同样的道理，国内如果有初创企业想要成为中国版OpenAI，自研ChatGPT，恐怕也要先跟几个云计算厂商好好聊一聊了。

　　没有做过大模型训练的人，可能会误以为多买几张A100卡就可以了。

　　当你实操的时候，你就会发现：

　　单机多卡根本训不动千亿参数模型，你需要多机多卡分布式训练

　　当你开始多机训练时，你发现A100的算力都被网络通信延迟给吃掉了，多机可能还没有你单机训的快

　　然后你会发现训练ChatGPT的海量数据存储也是个问题，就算存下来了，数据读取的IO效率又极大的制约了模型的训练效率

　　一通基础设施问题下来，A100的算力被浪费了7、8成，模型训练实验无法开展

　　因此，没有一个面向AI高度优化的云计算平台，训练GPT-3和ChatGPT这种级别的模型怪兽，是相当不现实的。

　　这里面有两个重点，一个叫“面向AI”，另一个叫“高度优化”。

　　“高度优化”不必多说，考验的是一个云计算平台底层的优化能力，包括网络、存储、计算、通信等方方面面的系统化工程能力。

　　什么叫“面向AI”呢？

　　这里引用一下 这篇文章里的表述：

　　云计算很多时候在关注资源的池化和虚拟化：

　　怎么把计算，存储，网络，从物理资源变成虚拟的概念，“批发转零售”；

　　如何在这种虚拟环境下把利用率做上去，或者说超卖；

　　怎么更加容易地部署软件，做复杂软件的免运维（比如说，容灾、高可用）等等，不一而足。

　　但是 AI 的计算不一样。 对于 AI 而言，尤其是今天 AI 的训练：

　　并不要求特别强的虚拟化。一般训练会“独占”物理机，除了简单的例如建立虚拟网络并且转发包之外，并没有太强的虚拟化需求。

　　需要很高性能和带宽的存储和网络。例如，网络经常需要几百 G 以上的 RDMA 带宽连接，而不是常见的云服务器几 G 到几十 G 的带宽。

　　对于高可用并没有很强的要求，因为本身很多离线计算的任务，不涉及到容灾等问题。

　　没有过度复杂的调度和机器级别的容灾。因为机器本身的故障率并不很高（否则 GPU 运维团队就该去看了），同时训练本身经常以分钟级别来做 checkpointing，在有故障的时候可以重启整个任务从前一个 checkpoint 恢复。

　　也就是说，对于 AI 训练而言，尤其是今天那么大规模的训练，性能和规模是第一位的，传统云服务所涉及到的一些能力，是第二位的。

　　这里还是以达摩院为例，为什么达摩院能训练出多个万亿级模型，因为他们背后有阿里云的飞天智算平台做支撑。这是一个超大规模的高性能计算集群，是国内唯一能实现万卡规模的AI集群。

　　给你一万张A100，就能把ChatGPT训出来吗？答案无疑是否定的。万卡集群对于网络、存储和通信有极高的要求，弄得不好直接宕机。

　　贴一组数据。

　　数据层面，飞天智算平台的单集群算力峰值高达12EFLOPS，千卡并行效率达90%。针对ChatGPT这类数据密集型场景，还对大规模集群进行了大量数据IO优化，通过自研KSpeed和RDMA高速网络架构，最高可将存储IO性能提升10倍，将时延显著降低了90%。

　　此外，阿里云自研的高性能集合通信库ACCL和自研的网络交换机等，对万卡规模的AI集群提供了无拥塞、高性能的集群通讯能力。

　　除了底层硬件的AI集群，大模型训练非常依赖于软件平台层。飞天智算平台的机器学习平台PAI，专门针对AI大模型推理和训练场景进行针对性优化，可将计算资源利用率提高3倍以上，AI训练效率提升11倍，推理效率提升6倍，覆盖了全链路的AI开发工具与大数据服务。

　　可以说，这种面向AI实现高度优化的云平台，是ChatGPT这类大模型快速迭代的底层设施保障。

　　总结

　　千亿参数规模的大模型研发，需要底层庞大的算力、网络、存储、大数据、AI框架等智算基础设施的支持，也需要面向AI的针对性优化，这是一个囊括诸多技术领域的复杂系统工程。

　　ChatGPT之争已经超出了算法的范畴，它更是一个AI+云计算能力的全方位竞争，是技术生态层面的竞争。 既需要强大的云基础设施能力的保障，又需要深厚的大模型技术积淀，两者缺一不可。

　　多说一句

　　作为NLPer，我能深刻的感受到，自从2020年GPT-3模型发布后，AI的研究生态正变得愈加封闭。虽然这对于已经取得竞争优势的商业化公司而言是利好，但对全人类实现AGI的终极梦想而言，却是一个不好的文化趋势。

　　客观上，我们需要承认与OpenAI的差距，正因如此，倘若有一个更加开放的大模型生态，使得能有更多的AI研究人员避免“重复造轮子”，那国内“ChatGPT复现”的进程无疑会大大加快。

　　一枝独放不是春。