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就说程序员的手速有多快吧，首个开源ChatGPT项目已经出现了！
基于谷歌语言大模型PaLM架构，以及使用从人类反馈中强化学习的方法（RLHF），华人小哥Phillip Wang复刻了一个ChatGPT出来。 项目GitHub星已经超过1.7k了，而且还在一路飙升ing。
不过一反常态的是，网友们看到“开源ChatGPT”却没有火速开冲，反倒齐刷刷在发问：
开源了但没完全开？项目的核心内容，是在PaLM架构上实现基于人类反馈的强化学习。 其中，PaLM（Pathways Language Model）是谷歌在今年4月发布的5400亿参数全能大模型，基于Pathways系统训练，BERT之父Jacob Devlin为主要贡献者之一。 PaLM可以完成写代码、聊天、语言理解等任务，并且在大多数任务上实现了SOTA少样本学习性能。
另一个核心点是RLHF“从人类反馈中强化学习”。 OpenAI提出InstructGPT时就用到了这一方法，它能让AI的回答更加符合情景要求，降低“有害性”。 具体分三步： 第一步，找一些人写下示范答案，来微调GPT-3模型，训练监督模型baseline。 第二步，收集某个问题的几组不同输出数据，由人类对几组答案进行排序，在此数据集上训练奖励模型。 第三步，使用RM作为奖励函数，近端策略优化（PPO）算法微调GPT-3策略，以强化学习方法最大化奖励。
ChatGPT使用的GPT-3.5，其中text-davinci-002就是在code-davinci-002的基础上，采用了InstructGPT训练方法改进得到。
正是基于如上两方面核心内容，作者实现了ChatGPT的复刻。 大致步骤有3步：
等等，训练PaLM？？？这确定不是在开玩笑？
现在明白为啥大家都觉得这个开源项目完全不能run了…… 打个不恰当的比方，这就像如果想吃熊肉，那先自己去打头熊来。
项目中只有PaLM架构和代码，没有预先训练好的权重。
所以完成第一步，大概效果就是……
话虽如此，但还是继续接着往下看看…… 第二步，就要训练基于RLHF的奖励模型了。作者使用的是一种轻量级训练大语言模型方法LoRA，这种方法是开源的。 然后，再把之前训练好的模型和奖励模型用强化学习进行微调。 经过这三步后，就能得到一个开源版的ChatGPT了。 这中间面临的问题包括巨大的计算量、超大模型和难收集的文本……所以有人也不免发问：
不过有网友觉得这本质上还是一件好事啦。
实际上，开源项目作者小哥Philip Wang一直都热衷于复刻各种明星项目，过去还尝试过Dall·E 2、AlphaFold 2等。
以及LAION也发起了一个类似项目Open Assistant，他们将通过“众筹脑力”的方式，共同开发一个开源的聊天AI。 Stable Diffusion用的开放数据集，就是这一组织做的。
感兴趣的童鞋不妨去试试看~ PaLM-rlhf-pytorch主页： Open Assistant主页： 参考链接： — 完 —
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