GPT-3没有亲自上手，不如展望一下GPT-4？

青暮、陈大鑫 AI科技评论 今天

作者 | 青暮、陈大鑫

编辑 | 丛末
近日，GPT-3在国内外引起了火爆的关注，各路大神都对它玩起了图灵测试，不知道小伙伴们有没有亲手实践一波，但是据说GPT-3的API申请列表早已满了，需要做维护才能后期开放。 
那不如我们直接瞻仰一下GPT-4吧。
啊这？难道GPT-4已经诞生了？
并没有，但是我们今天来讨论一下实现GPT-4所需要的大概20万亿参数量的可行性。
reddit近日有一个议题引起了热烈讨论，楼主u/AxeLond称自己发现一篇论文（ZeRO）能基本解释从GPT-2到GPT-3的增益，即从15亿参数增加到1,750亿参数，是如何实现的。语言模型的性能与参数量、数据集规模和训练吞吐量存在简单的幂律关系。他甚至据此推出了下一代GPT即GPT-4的参数量、训练数据量和训练费用，规模惊人，称得上是“国家级”语言模型，即便是巨头科技企业都很可能负担不起GPT-4的训练。

ZeRO论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.02054 
现有的训练大型深度学习模型的方法，例如数据和模型并行，已经显示出基本的局限性，即无法将模型拟合到有限的内存中，同时兼具计算、通信和开发效率。
在论文中，研究人员开发了一种新颖的解决方案ZeRO以优化内存，在大大提高训练速度的同时，增加模型参数。       
图：使用ZeRO-100B的600亿参数模型的超线性可扩展性和训练吞吐量。
ZeRO消除了数据和模型并行训练中的内存冗余，同时保持了低通信量和高计算粒度，从而能够按设备数量成比例地缩放模型参数。
研究人员通过分析内存需求和通讯量，表明ZeRO可以使用现有的硬件扩展到超过1万亿个参数。
 
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内存优化
基本的数据并行化不会减少每个设备的内存，如果要训练超过14亿参数的模型，32GB内存（GPU）是不足的。
论文还讨论了如何对优化器状态、梯度进行巧妙分区，来减少GPU节点之间通信的需求，从而实现内存优化。但是即便不使用模型并行，也要在1个GPU上运行1个模型副本。
ZeRO-100B可以在128个GPU上训练多达130亿参数的模型，而无需模型并行，平均每个GPU的吞吐量超过40 TFlops。
相比之下，如果没有ZeRO，则最大的仅数据并行的可训练模型就只有14亿参数，每个GPU的吞吐量小于20 TFlops。
在英伟达 V100和128个节点的DGX-2集群中添加16路模型并行处理，可以训练大约2,000亿个参数。
从16路模型并行开始，可以运行15.4倍的大型模型，而不会真正造成性能损失，而在运行16路模型并行和64路数据并行（1024个GPU）时，性能仅比峰值性能低30％。       
图：比较模型状态的每设备内存消耗，以及三个阶段的ZeRO-DP优化。Ψ表示模型大小（参数数量），K表示优化器状态的内存乘数，N_d表示DP度。在本例中，我们假设模型尺寸ψ=7.5B，DP为N_d=64，K=12，基于Adam优化器的混合精度训练。
以上增益全部源自对梯度和优化器状态进行分区。研究人员讨论了参数分区，并说明它可以线性地减少内存（与GPU数量成比例）。 
因此64个GPU可以运行64倍大的模型，并且仅需要50％的通信带宽。不过有待商榷的是，研究人员实际上并没有对此进行任何实现。

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幂律关系
网友u/AxeLond表示，根据GPT-3引用OpenAI自家论文《Scaling Laws for Neural Language Models》的方法，我们能得出一个经验规律，即语言模型的性能与参数量、数据集规模和训练吞吐量存在简单的幂律关系。       

图：随着我们增加模型大小、数据集大小和用于训练的计算吞吐量，语言建模性能会平稳提高。为了获得最佳性能，必须同时放大所有三个因素。当没有其他两个瓶颈时，经验性能与每个因素都有幂律关系。
损失（L）和模型参数数量（N）存在以下关系：
               
将模型参数转换为吞吐量（C，单位petaFLOP/s-days），我们得到：       
       
               
GPT-3能很好地拟合这个等式：   
       
C和N之间的关系如下： 
              
如果我们把GPT-2至GPT-3的参数扩大规模同等应用到GPT-3至GPT-4上面，那么可以计算得到：C≈3.43×10^7，则N≈20万亿。 
也就是说GPT-4将有20万亿个参数，因为GPT-3已经有1,750亿个参数（C≈18,300）。
GPT-3训练了3000亿token，但是GPT-4的训练需要大约16万亿token。据统计，英语维基百科有30亿token，网络抓取570 GB的数据有4000亿token，因此要得到16万亿token，大概需要23 TB的数据，相当于Facebook每天要处理的数据量，也就是说，GPT-4的训练将需要巨头科技企业倾尽全力。
由于GPT-3的计算成本约为460万美元，则同等硬件环境下训练GPT-4的计算成本估计为86亿美元。 
如果从内存的角度来看，使用参数分区训练更大的模型是如此容易，但是需要解决内存问题才能真正使它完全加载。
与V100相比，A100的计算量可增加3-6倍，但即便如此，成本也要高达14亿美元。
英伟达在2020年第一季度报告的“数据中心”收入是11.5亿美元，所以仅仅为了训练“GPT-4”，几乎需要全球1个季度（3个月）的显卡供应，或者说至少得这个数量级。

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GPT-4不值得？
这篇文章在reddit引起了热烈讨论。
网友tornado28认为，用如此巨额资金用于训练一个语言模型是不值得的：“如果我们有86亿美元用于建立一个语言模型，我建议投入50亿美元作为研究经费，并可以用剩下的36亿美元和3万篇关于语言建模的新研究论文来训练一个相当好的模型。” 
但是，这3万篇论文又会有多少是真正的算法突破呢？Science曾经在5月刊文提到：一些多年前的老算法经过微调，性能足以匹敌当前的SOTA，机器学习领域调参和炼金研究模式仍然盛行，算法的泛化能力有限。一句话总结就是：有调查有真相！某些AI领域多年无实际进展。
网友bohreffect认为，GPT-4的存在不切实际，并且没有必要：“先别说内存需求，世界上真的存在16万亿token的文本数据吗？在某种意义上，这个假想的GPT-4的VC维度似乎会超过英语本身的复杂性，因此会产生过拟合。”
如果GPT-4没有足够的训练数据，那就只需要记忆数据就行，这样的话它的存在并没有意义。 
网友RusticScentedMale认为，问题不在于算法而在于计算：“GPT-3的成就不是通过发表更多的研究论文而是通过加大训练费用获得的，所以把钱继续花在研究经费上或许不是最好的选择，除非是关于如何更有效地构建并行计算芯片的研究。”
网友SrslyPaladin评估了所谓“16万亿token”是什么概念，GPT-4可能是文本生成模型的极限：“16万亿token大概是所有已印刷书籍的大小：1.5亿本书x每本书200页x每页300token= 9万亿token，但是你提出了一个很好的观点，假想的GPT-4可能代表了文本输入的有用性极限。” 
如果GPT-4真的能学习全世界的文本数据，可能到时候就没有什么文本任务能难倒它，从而它能超仿真的通过图灵测试。 
网友thunder_jaxx提到了谷歌的一项新研究，谷歌提出了Gshard模型，这个模型有6000亿参数，论文中的一张图能明显看出BLUE分数的提升与参数量增加的关系。      
Gshard论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.16668 
网友thunder_jaxx表示，我们也应该看看MIT这篇关于深度学习的计算极限的文章，第12页的图很有洞察力。“仅仅扩大计算规模并不是唯一的出路。GPT-3可以做很多有用的任务，但是要完全解决语言的细微差别，需要的不仅仅是计算，因为有太多模型“记忆”（过拟合）的例子了。我们需要一些全新的东西，就像原始的transformer一样。transformer为序列建模问题创建了一个范式转换。我们需要这样的东西来解决通用智能问题。”
ZeRO这篇论文再次揭示了深度学习模型性能和算力之间的强依赖关系，如何突破这个困境，以及如何在算法研究上取得真正的突破，仍然值得深思。 
论文第12页的图：     
图：深度学习应用程序的性能改善与训练该模型的计算负载有关（以千兆浮点运算为单位）。
参考资料： 
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/i49jf8/d_biggest_roadblock_in_making_gpt4_a_20_trillion/
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