布朗大學(xué)的計算機科學(xué)研究畢業(yè)生 Vanya Cohen 近日在 Medium 分享了他復(fù)現(xiàn) GPT-2 大模型的全過程。作者復(fù)刻了Open-AI 15億參數(shù)模型，允許其他人在其預(yù)訓(xùn)練模型上進行構(gòu)建并進一步改進。

BERT，XLNet，GPT-2和Grover等大型語言模型在生成文本和多個NLP任務(wù)方面取得了令人矚目的成果。

本文試圖去復(fù)刻GPT-2的15億模型以供研究人員使用。

Google Colab地址：

https://colab.research.google.com/drive/1esbpDOorf7DQJV8GXWON24c-EQrSKOit

單獨提供的模型權(quán)重：

https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1KfK5MXtvgH8C615UUZoKPIUVJYIdJxX1

復(fù)刻

之所以采取遲遲不放出模型的安全戰(zhàn)略，是因為這些模型難以復(fù)刻并需要高度專業(yè)的領(lǐng)域知識。

但是布朗大學(xué)的兩名碩士研究生卻證明了本文的許多結(jié)果復(fù)刻起來并不是那么的難。而且不僅他們倆可以，絕大多數(shù)感興趣的人都可以復(fù)刻GPT-2。

研究生之一：Vanya Cohen

此外，Zellers等人表明像GPT-2這樣的大型語言模型是一種非常有用的工具，可以抵制使用與文本生成器相同的模型。

兩位研究生經(jīng)過深思熟慮后認為，復(fù)刻工作并不是獨一無二的，并且大型語言模型是目前抵制生成文本的最有效手段，因此在對抗未來模型被濫用的可能性方面，發(fā)布本模型是有益的。

本模型的實現(xiàn)基于Grover模型，并修改其代碼庫以匹配GPT-2的語言建模訓(xùn)練目標。由于他們的模型是在類似的大型語料庫上進行訓(xùn)練的，因此大部分代碼和超參數(shù)都可以重復(fù)使用。本模型沒有從Grover中大幅改變超參數(shù)。

使用本模型代碼從頭開始訓(xùn)練模型的成本約為5萬美元。要注意這個數(shù)字是云計算的估計值，并不包含所涉及的各種其他細微的內(nèi)部成本。

存在顯著的時間-成本平衡，并且較慢的訓(xùn)練方法具有相當小的成本，因此降低了使用門檻。

數(shù)據(jù)集

原始文件提供了有關(guān)如何清理數(shù)據(jù)集的最低限度的詳細信息。

與在WebText中一樣，首先從Reddit中解析出超過3個向上投票的所有鏈接。接著，從PushshiftRedditscrape開始。這是一個包含不斷更新的Reddit帖子、評論以及相關(guān)元數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)集。

然后過濾一些鏈接以刪除不太可能包含可用文本或HTML（即視頻文件，PDF和CSS樣式文件）的文件類型的直接鏈接。

同時還過濾網(wǎng)頁以刪除維基百科，因為它被各種評估基準和數(shù)據(jù)集使用。目前還無法確定過濾標準是否與OpenAI相匹配，因為此信息從未發(fā)布過。

使用Newspaper Python庫從HTML頁面中提取文本，然后使用fastText Python庫來提取英文文本、過濾掉其他語言。具體來說，使用WhatTheLangpython Wrapper。

使用局部敏感散列（LSH）來去重。然后將文檔散列為5-grams的集合，并且刪除了相似度閾值大于0.5的所有文檔。

使用Heuristic Cleaning算法，從數(shù)據(jù)集中刪除少于128個令牌的文檔。這些較短的文件往往質(zhì)量較低，這是由文本連貫性決定的。最后將此數(shù)據(jù)集作為OpenWebTextCorpus發(fā)布。

使用Radford等人發(fā)布的小型模型和Binary Pattern Encoder對數(shù)據(jù)集進行編碼，并使用OpenWebText web-scrapingcodebase的修改版本作為數(shù)據(jù)集集合的起點。

勘誤表

從公開發(fā)布的來自WebText的260k文檔集合中來看，研究人員發(fā)現(xiàn)所有文件都具有最小字節(jié)對（BPE）編碼，長度為40，最大值為1024.

OpenWebText的不同之處在于為128個令牌設(shè)置文檔長度的下限（而不是BPE代碼），并且不限制最大文檔長度。

原始的WebTextCorpus在這些樣本可用之前發(fā)布，因此沒有使用該信息來生成cleaning heuristics。

研究人員曾多次嘗試聯(lián)系Radford等人，以澄清評估和模型細節(jié)，但最終都沒有成功。

結(jié)果

盡管訓(xùn)練分布存在差異，但確實報告了與大多數(shù)數(shù)據(jù)集相似的困惑。

示例：輸入“Recycling is good for the world. NO! YOU COULD NOT BE MORE WRONG!!”輸出結(jié)果如下：