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

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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。

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1 o! A3 W; D! T* k3 b- C4 H项目的两位作者：Aaron Gokaslan 和 Vanya Cohen 。
读者可以在 Google Colab 上访问该模型并生成文本。
Google Colab 地址：https://colab.research.google.com/drive/1esbpDOorf7DQJV8GXWON24c-EQrSKOit

模型权重：https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1KfK5MXtvgH8C615UUZoKPIUVJYIdJxX1
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。


复制方法和成本

4 B) ^! `# D7 ], bOpenGPT-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。

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）。
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数据集
9 D/ o4 j0 ^) B8 T  r/ {
# z9 E: P4 e! c' `. nOpenAI 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。

8 m' \& q4 G. z. ]+ C+ Z论文地址：https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

0 c- ^3 x9 O9 ^# B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。

/ T  w& X9 W; m2 l* c" W4 O; n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。
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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。
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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。
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数据集链接：https://skylion007.github.io/OpenWebTextCorpus/

6 ?  c- _6 @# e8 n& V7 w4 Z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。

2 H/ J* X7 S; c* c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。

- F* m5 B1 _% A; z
8 m  q5 a+ Q' f1 p5 c效果
9 D; u) A% q& n2 q5 L
- X4 U* V) b! `) ~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：
  W! q' Z. u- S# D

. q' e* t/ p2 M
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。

( l+ y( m/ F9 J% A当然，也有人认为 OpenGPT-2 的效果更好：

0 I' r3 M& m' t8 j, V  C! |

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。

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。

) \4 }+ T; p8 H( m; J

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。
/ h! B. Q' S. {' z1 W+ P  P
参考链接：
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  {6 A0 d. P) ~# ~, E. s, i
$ R9 |# m; D% C7 u
2 e! K" Y) Y+ _+ ahttps://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/cu9xgi/p_opengpt2_we_replicated_gpt2_because_you_can_too/
https://medium.com/@vanya_cohen/opengpt-2-we-replicated-gpt-2-because-you-can-too-45e34e6d36dc

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, g! r: o; ?  C1 A' n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
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