毫无疑问Chatgpt对于AI的发展具有里程碑式的意义，它最大的意义在于从0到1验证了大规模语言模型的可行性。

毕竟训练这个模型，是需要烧非常多钱的，OpenAI背后的金主微软都已经投资了上百亿美元。

前几天连Chatgpt4都被暂停了，官网显示，暂时无法升级账户到Plus会员，不过这两天也恢复了。

归根到底原因就是：High demand。需求量太大，而算力要求极高，以至于OpenAI不得不暂停Plus的销售。

地球上已经没有足够的算力来满足需求了。

Chatgpt虽然是OpenAI发布的，但并不Open，一点训练细节都没公布。

这也可以理解，毕竟微软前期投资了这么多钱，多少要靠这波浪潮吃回来点。

虽然不Open，但Chatgpt的原理和模型也很快被大家挖掘出来，网上现在也有一些开源的大模型出来，今天我们就来细数一下。

一.LLaMA

github地址：

https://github.com/facebookresearch/llama

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LLaMA翻译过来叫大羊驼，它是由Meta(原脸书公司)公司开源的AI模型，Meta 的 LLaMA 是“大型语言模型 Meta AI” （Large Language Model Meta AI）的缩写，它可以在非商业许可下提供给政府、社区和学术界的研究人员和实体工作者。

这个模型非常重要，后面介绍的很多模型都是基于这个模型进行二次开发和微调得来的，可以说是这类模型的开源鼻祖。

LLaMA主要设计了7B(70亿)、13B(130亿)、33B 和 65B参数的模型。其中，LLaMA 65B 和 LLaMA 33B 在 1.4 万亿个 tokens 上训练，而最小的模型 LLaMA 7B 也经过了 1 万亿个 tokens 的训练。

从LLaMA相关的论文来看，13B的模型已经优于Chatgpt3，当然，不是说参数越多结果就越好的。

LLaMA对比Chatgpt3有个很大的缺陷，它没有经过指令微调和RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)，即，使用强化学习的方法，利用人类反馈信号直接优化语言模型，所以LLaMA的实际表现并不如意。

大家使用Chatgpt3的时候，它能回答得如此全面，符合人类的问答方式，并不是天生的，更何况训练的数据也是良莠不齐的。

Chatgpt3模型的训练大概分为三个流程：预训练、强化学习、反馈和激励。

一开始的预训练相当于把所有的训练数据都填给它，让它可以掌握人类史上所有的学习资料。但这个时期的模型，你问它任何东西，包括那些违法犯罪、色情暴力等，它都会机械式的回答给你，而这个回答也是会良莠不齐，长短不一。

强化学习的过程，是为了学习标准的回答模板，让它学习到更符合人类习惯的问答方式，比如说起名，它都是给你好几个，列出每个名字的含义，这是训练出来的。

反馈和激励，简单理解就是根据回答的内容，进行赏罚，比如说回答了一些敏感信息，那就要告诉模型，这个回答不好，回答的优质的，也要告诉模型这个是回答是好的。

所以chatgpt也是经过人工不断优化和调整出来的，不是一开始就这么强大，从这也能看到，为什么chatgpt的门槛这么高，不仅是算力要求高，后期的反馈和激励训练是需要人工花很多时间的。

回到我们刚才说的LLaMA模型，LLaMA-13B的性能优于GPT-3，而体积却小了10倍以上，虽然体积小了这么多，需要的算力依然不低。

当训练一个65B参数的模型时，LLaMA在2048个A100 GPU（单张A100 售价10万以上，还没有现货）和80GB的内存上处理大约380个token/秒/GPU，也就是说训练1.4T token的数据集大约需要21天。

此外，LLaMA预训练的数据几乎没有包含中文语料，所以LLaMA的中文问答能力是很差的。

二. Alpaca

github地址：

https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca

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Alpaca翻译过来叫羊驼，也就是神兽"草泥马"，这是斯坦福大学开源的类 ChatGPT模型，它基于 LLaMA-7B 和指令微调，仅使用约 5 万条训练数据，就能达到类似 GPT-3.5 的效果。

这个训练的成本很低，斯坦福团队花了不到500美元，它利用OpenAI提供的GPT模型API生成质量较高的指令数据（仅52k），比如下面这种：

基于这些指令数据使用HuggingFace Transformers框架精调LLaMA-7B模型，简单说就是让GPT-3.5自己教出一个旗鼓相当的对手AI。

还记得我们上面说到的chatgpt3训练要经过预训练、强化学习和反馈学习三个步骤吧，LLaMA只有预训练的过程，而Alpaca相当于是用了LLaMA预训练完的模型，剩下需要人工的训练都通过gpt3.5来完成，所以Alpaca的表现看起来就和gpt3一样。

不得不说这种操作还是很6的，曲线救国，这样玩能把大模型的成本压得很低，门槛瞬间降低了。

但是因为它的训练数据只有英文，所以对中文的支持并不友好。

三. Vicuna

github地址：

https://github.com/lm-sys/FastChat

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Vicuna意思是小羊驼，从名字也可以看出，它是基于LLaMA和Alpaca的。

Vicuna是基于LLaMA-13B模型的，Vicuna-13B 通过微调 LLaMA 实现了高性能的对话生成。这一点和斯坦福之前的 Alpaca 模型类似，但 Vicuna 比 Alpaca 的生成质量更好，速度也更快。

Vicuna借鉴了 Meta LLaMA 和 Stanford Alpaca 项目的思路，利用来自 ShareGPT 的用户共享数据进行学习。

ShareGPT 可以说是 AI 领域的一个宝藏网站，上面有许多用户上传的有趣而又有价值的 ChatGPT 回答，而 Vicuna 就是通过这些分享数据得以更加精准地进行推理和回答的。

顺便提一下，虽然据说谷歌的 Bard 也曾使用 ShareGPT 的数据，但 Vicuna 有着完全不同的使用宗旨，其研究团队明确强调 Vicuna 绝对不能用于任何商业目的。

从这个角度来看，Vicuna相当于升级版的Alpaca，Alpaca用的指令数据只有52K，而Vicuna用的ShareGPT的数据则更加丰富。

当然，不只是训练数据更加丰富，Vicuna在内存优化（比如最大上下文长度从 512 扩展到 2048），多轮对话、降低成本方面也是做了很多工作，这里就不一一展开了。

在评测 Vicuna 的性能时，研究团队并不采用传统的「标准化考试」方式，而是从一些非常实用的场景出发，让GPT-4 当「考官」，看Vicuna-13B 相比于其他基线模型的表现。结果令人振奋——超过 90% 的问题中，GPT-4 倾向于选择 Vicuna 的回答，同时 Vicuna 在总分上还达到了 ChatGPT 的 92%。

这意味着 Vicuna 已经远远超越了当前最先进的 LLaMA、Alpaca 开源模型，在对话中展现出了更高的变通能力和准确度，理论上来说，这种方法只要训练的数据足够多，它是可以无限接近于chatgpt的。

值得一提的是，研究团队认为传统的标准化测试并不能真正测出模型的变通能力，而他们采用的这种方式更贴合实际应用场景，可见其极具前瞻性和实用性。

目前来看，Vicuna综合下来的训练成本是最低的，只要300美元，而性能可以达到chatgpt4的92%，还是很有意思的。

四.ColossalChat

github地址：

https://github.com/hpcaitech/ColossalAI

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Colossal-AI 是当下最火热的开源 AI 大模型解决方案之一，虽然它也是基于LLaMA模型，但它率先建立了一个完整的 RLHF 流程，包括监督数据集收集、监督微调、奖励模型训练和强化学习微调等步骤，是目前最接近 ChatGPT 原始技术方案的开源项目！

ColossalChat 不需要成百上千亿的参数，只需在大语言模型的基础上进行 RLHF 微调，就能拥有类似于 ChatGPT 和 GPT-3.5 的效果，并且有中英双语能力。

ColossalChat不像Alpaca和Vicuna，它是利用自己的数据，完整地实现了RLHF。

ColossalChat 的团队推出了一份中英双语数据集，该数据集包含约 10 万条问答，并通过 self-instruct 技术进行数据扩充，使得数据集更加丰富和真实。和其他 self-instruct 方法相比，这个数据集的种子数据覆盖的话题也更广泛，可以同时用于微调和 RLHF 训练，使得 ColossalChat 能够做到更好的对话交互，同时支持中文。

这说明 ColossalChat 的研究团队非常注重数据集的质量和多样性，以此来提高机器的言语理解和表达能力。通过这个数据集，它不仅具备了更丰富的话题和内容，也为中文语境下的 AI 对话系统提供了更好的支持。

这个开源模型对于理解chatgpt整个训练过程还是很有帮助的，但要个人直接上手还是有难度的，而且训练的成本也不低。

五.LMFlow

github地址：

https://github.com/OptimalScale/LMFlow

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这个模型的热度和人气都不及上面几个模型，但是它是少有的国人开源的这类模型，它的发起机构是香港科技大学统计和机器学习实验室团队，他们致力于建立一个全开放的大模型研究平台。

这个开放平台能够支持各种机器学习实验，并在有限的机器资源下提高数据利用方式和算法效率，以更高的效率进行大规模模型的训练。

每个人都可以用尽量少的资源来训练一个专有领域的、个性化的大模型，这是该团队的愿景。

在 LMFlow 的加持下，即便是有限的计算资源，也能够针对专有领域进行个性化训练，基于流水线技术的神经网络训练框架，它可以高效地处理大规模语言模型的训练。

具体来说，通过利用 70 亿参数的 LLaMA，只需要 1 张 NVIDIA 3090 GPU 和 5 个小时的训练时间，就可以成功地训练出一个适用于自己专有领域的个性化 GPT 模型，并且可以轻松地在网页上部署。

如果使用更多资源对更大的 LLaMA-33b 模型进行微调，可以大幅提高回答的质量。

在这个框架的支持下，开源库作者们已经成功地训练了一个 330 亿参数的 LLaMA 中文版，并且已经开源了模型权重用于学术研究，让更多人可以受益于这个技术。

如果是在特定的专家领域中，例如医疗领域，只需要微调 6 个 A100 * 天，就可以获得和 ChatGPT 相同甚至更好的效果。相比之下，ChatGPT 模型的参数量高达 1750 亿，而通过微调后的最小模型规模仅仅是 ChatGPT 的约 1/20，大大节省了计算资源的使用。

github上也有中文文档，上手起来也是比较快的，感兴趣的可以试试。

总结

LLaMA模型是这类开源模型的鼻祖，很多模型都是基于此进行二次开发、微调、优化、训练等，但对中文支持并不友好。

Alpaca和Vicuna用了LLaMA的模型，利用gpt3.5来帮助原有的模型进行RLHF，理论上，用这种方式，不断迭代进行训练，可以无限接近于chatgpt本身。Vicuna目前也是成本很低的一种模型，很适合个人开发和训练。

ColossalChat没有用chatgpt来训练，而是利用自己的数据进行RLHF，严格来说，它才是真正复刻了chatgpt完整的训练过程。

LMFlow是国人开源的模型，也是使用了LLaMA模型，能加速训练速度。

感兴趣的朋友可以选择性地去试试那几个模型。