李飞飞高徒教你从0到1构建GPT
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了李飞飞高徒教你从0到1构建GPT相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Datawhale干货
教程:GPT,来源:量子位
“从0到1手搓GPT”教程来了!
视频1个多小时,从原理到代码都一一呈现,训练微调也涵盖在内,手把手带着你搞定。
该内容刚发出来,在Twitter已吸引400万关注量,HackerNews上Points也破了900。
连马斯克也下场支持。
有人评价,Andrej确实是一位出色的“事物解释者”,也热心于回答大家的问题。
还有网友更夸张,称该教程简直是来“救命”。
那么,这位教程作者是谁?
正是前特斯拉AI总监,李飞飞高徒——Andrej Karpathy。
教程具体说了什么?
这就来展开讲讲。
从零构建GPT,总共几步?
视频教程先从理论讲起。
第一部分主要关于建立基准语言模型(二元)以及Transformer核心注意力机制,以及该机制内节点之间的信息传递,自注意力机制理论也有涉及。
该part内容长度超过1小时,不仅有概念解释,还教你如何使用矩阵乘法、添加softmax归一化,可谓“夯实基础”式讲解。
接着讲述构建Transformer。
这当中涉及了多头注意力(包括如何插入自注意力构建块)、多层感知机(MLP)、残差连接、归一化方法LayerNorm以及如何在Transformer中添加Dropout Notes…….
然后,作者会带大家训练一个模型,当中会用到一个名为nanoGPT的库,可调用GPT-2参数,快速完成GPT模型的训练。
教程中,作者还将所得模型与Open AI的GPT-3比较。两者规模差距达1万-100万倍,但神经网络是相同的。另一个将拿来比较的是人尽皆知的ChatGPT,当然,我们目前所得只是预训练模型。
在上述内容引导下,我们已得一个10M参数规模的模型,在一个GPU上训练15分钟,喂给1MB大小的莎士比亚文本数据集,它就能像莎士比亚一样输出。
比如下面两张图,你能分辨哪个是真人莎士比亚写的吗?
评论区有人好奇选什么GPU资源。作者也分享了下——自己用的是Lambda的云上GPU,这是他目前接触按需计费GPU中,最简单的渠道。
光说不练不行,作者还给出一些课后练习,总共四道题,包括:
N维张量掌握挑战;
在自己选择的数据集上训练GPT;
找一个非常大的数据集,基于它训练Transformer,然后初始化再基于莎士比亚数据集微调,看能否通过预训练获得更低的验证损失?
参考Transformer相关论文,看看之前研究中哪些操作能进一步提升性能;
神器nanoGPT发布
前文提及,作者之所以能快速完成训练GPT,有赖于一个名nanoGPT的库。
这也是本教程作者前几天刚发布的利器,由2年前的minGPT升级而来,只是换了个更“标题党”的名字,自称纳米级(nano)。目前,其在GitHub所获star已超8k,网友连连点赞。
据作者介绍,该库里面包含一个约300行的GPT模型定义(文件名:model.py),可以从OpenAI加载GPT-2权重。
还有一个训练模型PyTorch样板(文件名:train.py),同样也是300多行。
对想上手的AI玩家来说,无论是从头开始训练新模型,还是基于预训练进行微调(目前可用的最大模型为1.3B参数的GPT-2),各路需求均能满足。
△ 一个训练实例展示
据作者目前自己的测试,他在1 个 A100 40GB GPU 上训练一晚,损失约为 3.74。如果是在4个GPU上训练损失约为3.60。
如果在8个A100 40GB节点上进行约50万次迭代,时长约为1天,atim的训练降至约3.1,init随机概率是10.82,已将结果带到了baseline范围。
对macbook或一些“力量”不足的小破本,靠nanoGPT也能开训。
不过,作者建议使用莎士比亚(shakespeare)数据集,该数据集前文已提及,大小约1MB,然后在一个很小的网络上运行。
据他自己亲身示范,创建了一个小得多的Transformer(4层,4个head,64嵌入大小),在作者自己的苹果AIR M1本上,每次迭代大约需要400毫秒。
(附视频和nanoGPT地址,有需要的朋友自取)
课程视频:
https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY
nanoGPT GitHub:
https://github.com/karpathy/nanoGPT
参考链接:
[1]https://twitter.com/karpathy/status/1615398117683388417?s=46&t=69hVy8CNcEBXBYmQHXhdxA
[2]https://news.ycombinator.com/item?id=34414716
整理不易,点赞三连↓
以上是关于李飞飞高徒教你从0到1构建GPT的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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