问 ChatGPT 关于 GPT 的事情:数据准备篇

一、假如你是一名人工智能工程师,手里有一个65B的GPT大模型,但你需要一个6B左右的小模型,你会怎么做?

答:作为人工智能工程师,如果我手里有一个65B的GPT大模型,而我需要一个6B左右的小模型,我会采取以下步骤:

数据子集选择:对于训练大模型的数据集,我会从中选择一个子集,以便在构建小模型时使用。这个子集应该保留足够的多样性和代表性,以确保小模型在各种任务上的表现仍然良好。

参数剪枝:我会使用剪枝技术来减少大模型的参数数量。剪枝可以通过删除不重要的连接和神经元来减小模型的规模。这可以通过诸如敏感度分析、结构化剪枝、稀疏训练等技术来实现。

微调:在剪枝后,我会对小模型进行微调,以便在尽可能保留性能的同时进一步优化其参数。微调可以使用较小的学习率和较少的迭代次数来防止过拟合。

模型压缩:如果小模型的大小仍然超过所需的6B左右,我可以考虑使用模型压缩技术。这包括权重量化、参数共享、低秩分解等方法,以减小模型的内存占用。

通过以上步骤,我可以将原始的65B的GPT大模型转换为一个6B左右的小模型。

它只提到了剪枝,但是不可能剪掉90%吧,我试试再引导它回答最优方案。

二、你选择的数据子集应当包含什么样的数据?

对于选择数据子集,可以根据具体的任务和需求来确定所包含的数据类型和内容。一般来说,数据子集应当包含以下几种数据:

目标数据:针对所解决的问题或任务,选择与之相关的目标数据。比如,如果是进行情感分析,数据子集应包含带有情感标签的文本数据。

多样性数据:确保数据子集具有多样性,包含不同领域、不同类型、不同长度的数据样本。这样可以提高模型的泛化能力和适应性。

平衡数据:在数据子集中,应尽量保持各类别或标签的平衡,避免某一类别的样本过多或过少,以免引发模型偏见或不准确性。

高质量数据:选择高质量的数据样本,确保数据的准确性、完整性和可靠性。可以通过专业的数据源、标准化的标注流程等来保证数据质量。

这里,我当然知道长文本+短文本+新闻+论文/百科就能覆盖全部,但是它没有直接回答出来,还需要引导。

三、假设你只能抓取四个网站上的全部数据,你会如何选择网站来准备GPT的预训练数据?

对于准备GPT的预训练数据,我会选择以下四个网站来抓取全部数据:

Wikipedia:作为一个丰富的知识库,Wikipedia包含了大量的文章和信息,可以提供广泛的领域知识和语言表达。

Reddit:作为一个社交论坛,Reddit上有各种不同主题的讨论帖和评论,可以提供丰富的实时、多样化的对话内容。

Stack Exchange:作为一个问答社区,Stack Exchange上有丰富的专业领域问题和答案,可以提供专业知识和相关讨论。

News websites:选择一家新闻网站,如BBC、CNN或New York Times,可以获得各种新闻报道和评论,涵盖了全球范围内的各种话题和事件。

这样的选择可以提供广泛的主题、语言风格和领域知识,为GPT的预训练提供多样性和通用性。

这里跟我的预想完全一样:新闻站点提供长文本,Rediit提供对话,SE提供开放问答,也就是指令微调数据,WIKI提供知识。

四、再看看中文的:

针对准备GPT的预训练数据,我会选择以下四个中文网站:

百度百科(https://baike.baidu.com):作为最大的中文百科网站,百度百科涵盖了广泛的主题和领域。其中的文章丰富多样,可以提供丰富的知识和语言样本。

新浪新闻(https://news.sina.com.***娱乐等各个领域,能够提供丰富的实时信息和语言样本。

知乎(https://www.zhihu.com):知乎是一个知识问答社区,用户在该平台上提问、回答和分享各种话题。这里聚集了大量有深度和专业知识的用户,他们的回答和讨论能够提供多样化的语言样本。

豆瓣读书(https://book.douban.com):豆瓣读书是一个图书推荐和社交平台,用户可以在这里发布书评、评分、评论和讨论。这些评论和讨论覆盖了各种类型的书籍,从小说到学术著作,提供了多样化的语言样本。

这四个网站涵盖了不同领域的知识和信息,能够提供丰富的中文文本数据,有助于训练出更全面和多样化的GPT模型。

百科提供知识,新闻提供长文本,知乎提供开放问答,豆瓣读书不知道干嘛的,如果是小组可以提供对话。

五:我可不可以拿笔趣阁等小说文本代替新浪新闻,为GPT提供长文本的训练数据?

你可以使用笔趣阁等小说文本作为GPT的训练数据,但需要注意以下几点:

版权问题:确保你有合法的授权或许可,以使用这些小说文本作为训练数据。尊重作者的权益是非常重要的。

文本质量:小说文本和新闻文本在内容和风格上存在很大差异。小说通常更加虚构和富有想象力,而新闻更加注重事实和客观性。因此,使用小说文本作为训练数据可能会影响到GPT在生成新闻文本时的准确性和可靠性。

数据多样性:为了使GPT具有更好的泛化能力,建议使用多样性的训练数据。单一来源的数据可能会导致模型在特定领域或风格上过拟合。

和我预想的一样,是可行的。

六、你推荐的网站里面不包含中文多轮对话数据集,请列举几个包含中文多轮对话的网站。

对于中文多轮对话数据集,以下是一些包含的网站:

THU Chat Corpus:清华大学提供的多轮中文对话数据集,包含了来自微博、论坛等多个领域的对话数据。

DuConv:百度开放的多轮中文对话数据集,主要包括了知识问答和聊天对话两种类型。

ECDT:哈尔滨工业大学提供的多轮中文对话数据集,覆盖了不同领域的实际对话情景。

七、请判断以下网站中是否包含中文多轮对话:百度贴吧、新浪微博、豆瓣小组

以下是对三个网站的判断:

百度贴吧:百度贴吧是一个中文社区网站,用户可以在各个贴吧中进行中文多轮对话,因此包含中文多轮对话。

新浪微博:新浪微博是一个中文社交媒体平台,用户可以发表微博并与其他用户进行评论和互动,因此也包含中文多轮对话。

豆瓣小组:豆瓣小组是一个中文社区网站,用户可以在小组中进行讨论和互动,因此也包含中文多轮对话。

这一点和人类表现一样,你不限定范围直接问它,它就想不到,但是如果你给定一个范围让它判断,它就能判断出来。

八、GPT模型的模型训练分为哪几个阶段?这些阶段分别使用什么样的数据集?

GPT模型的模型训练分为两个阶段:预训练和微调。

在预训练阶段,GPT模型使用了一个大规模的无监督文本数据集。通常情况下,这个数据集是从互联网上的各种来源收集而来的,比如维基百科、新闻文章、论坛帖子等。预训练的目标是让模型学会预测下一个词语出现的概率,通过这个任务来学习语言的统计规律和语义信息。

在微调阶段,GPT模型使用了一个特定的监督任务的数据集。这个数据集通常是由人工标注的,包含了输入和对应的目标输出。比如,在生成对话的任务中,数据集可以由对话文本和对应回答组成。微调的目标是让模型在特定任务上表现得更好,通过有监督学习的方式进一步调整模型参数。

可以,不过微调比预训练复杂得多。需要展开叙述以下。

九、给你一个语言生成模型,他能根据一段文本生成下一段文本,如何把它变成一个对话模型?

要将一个语言生成模型转变为对话模型,可以引入一个上下文环境。传统的语言生成模型会根据前面的文本生成下一段文本,而对话模型则可以根据前面的对话历史生成下一段对话。为此,我们可以将对话历史作为模型输入的一部分,并训练模型生成下一段对话。

具体来说,可以将对话历史拼接成一个长文本,并加上一些特殊标记来分隔对话历史和当前回答的文本。这样,模型可以根据整个文本序列来生成回答。

在训练时,我们需要提供包含对话历史和模型期望生成的回答的样本对。模型会学习如何根据对话历史生成合适的回答。

十、你现在有了一个模型,可以进行语言生成和多轮对话,如何让它执行多种自然语言任务,例如做规划,总结文本和做翻译?

对于这些自然语言任务,可以通过针对特定任务的指导性示例来训练模型。例如,对于规划任务,可以提供一些关于规划的示例问题和相应的答案,让模型学会生成合适的规划建议。对于总结文本任务,可以提供一些文本段落和相应的摘要,让模型学会总结文本的能力。对于翻译任务,可以提供一些双语对照的句子,让模型学会将一种语言翻译成另一种语言。

在训练过程中,可以使用一种称为"无监督预训练"的方法,先让模型自己学习语言的一般模式和结构,然后再使用有监督的任务来进一步微调模型。这样做可以提高模型在各种自然语言任务上的表现。

正确答案是加上提示词把这些都变成对话任务。

十一、提示词的作用是什么

提示词在对话中起到引导和提示的作用。它们可以帮助对话参与者更好地理解问题的意思,提供更准确的回答。提示词可以是具体的关键词或短语,也可以是一段描述性的句子,都有助于限定对话的主题和范围。

例如,在搜索引擎中输入关键词时,提示词会自动补全搜索内容,提供与关键词相关的建议。在对话中,提示词可以指导对话者提供更具体或相关的信息,以满足对方的需求。

还是这个现象,我必须告诉他正确答案。

总结

ChatGPT 有一个很令人无语的现象,就是你问一个事情,它不能给出答案,但是你给它答案,它反而能推出问题。

就比如你问【提示词作用是什么】,显然正常人的a思路就是告诉模型你所需要的任务类型,或者从工程师的角度,把任何自然语言任务都转化成对话任务,统一建模和处理。但是你直接问它【你有了一个多轮对话模型,如何让它做各种自然语言任务】,它就根本不会想到提示词这个东西。

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