蓝桥和gpu区别在哪（达摩院用128张GPU烧出）

杨净 子豪 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI

首先，请先看一段“正经”的文字：

他笑意中的那份温柔，只想给她好好珍藏，即便这一切不会发生，至少在他的世界里，她是无忧无虑的快乐的。就连他对她的关心，她都不在意了，还有什么不放心的呢？“好，我答应你。不过，如果我们能有个孩子，我一定做个好爸爸。”

桥豆麻袋！！！

这难道不是什么某某天堂、某江文学、某点中文上的小说情节？

误会了误会了。

这是最新发布的全球最大规模中文预训练模型“中文版GPT-3”——PLUG的力作。

270亿的参数规模，跟GPT-3一样是“万能写作神器”。

出于好奇，我第一时间就去上手试了试，没想到只是输入了四个字。

泛起笑意，

就给出了如此结果。

这个PLUG，有点意思啊~

竟然擅长的是这个？

接下来，我又进行了一波尝试，调戏一下PLUG的创作实力。

输入「他正要离开」，看它怎么接。

PLUG果然很懂！

，却见他站到了自己身前，一下子拉住了她的手，用一种很奇怪的语调说道：“我的心情很坏，很生气，不过“他看着她，一字一句的说道：“你能不能说的快一点，我不想伤害你。“看着她一脸的冷漠，他的心中微微一酸，但是很快又笑了，温柔的笑了笑：“放心……

有一说一，生成长文本的性能还是相当不错，并且提供了4个文本长度选项（32~512字）。

不过这内容……

难不成，我喜欢XX文的秘密被发现了？

别误会，其实PLUG也能生成“克制”一些的。

比如：输入「阿sir，你看看他」，结果就显得很正常嘛~

甚至还特意生成了繁体字小说，营造出一种港片的氛围感。

（阿sir，你看看他）們幾時對阿爸、阿媽、阿婆笑過；你再看看他們幾時對你笑過。阿爸、阿媽、阿婆，你們笑笑就好了。其實，他們有笑，也有淚……（此处省略200 字）阿sir，你是否真的愛你的父母？

除了擅长写小说，PLUG还能写专业文稿、进行智能问答、生成诗词和菜谱等等。

就比如撰写专业文稿：

帮你解答生活常识，官网给出了贴心（不是）的示例：

程序员脱发用什么洗发水好？

三个月打造中文最强GPT-3

说了这么多，要达到这样的效果，这个中文最强GPT-3究竟如何炼成？

PLUG，Pre-training for Language Understanding and Generation，顾名思义，就是集语言理解（NLU）和生成（NLG）能力于一身。

要实现这一点，据团队介绍，这一模型是达摩院此前提出的两种自研模型——NLU语言模型StructBERT、NLG语言模型PALM的融合。

此外，跟GPT-3的单向建模方式不同的是，它采用了编码器-解码器（encoder-decoder）的双向建模方式。

具体来说，整个训练过程分为两个阶段。

第一阶段，以达摩院自研的语言理解模型——StructBERT作为编码器。

简单来说，它是在句子级别和词级别两个层次的训练目标中，加强对语言结构信息的建模，从而提高模型的语法学习能力。

这也使得PLUG具有输入文本双向理解能力，能够生成和输入更相关的内容。

这个过程共训练了300B tokens训练数据。

第二阶段，将这个编码器用于生成模型的初始化，并外挂一个6层、8192个隐藏层节点数的解码器，共计训练了100B tokens的训练数据。

此外，PLUG还能为目标任务做针对性优化。

上一回说到，GPT-3并没有利用微调和梯度更新，而是通过指定任务、展示少量演示，来与模型文本进行交互，完成各种任务。

因此在面对新任务时候，不需要重新收集大量的带标签数据。但不可避免的，生成的效果不足。

比如，犯低级错误就是GPT-3被人诟病比较多的一点。

而PLUG的能力更加全面，既可以实现与GPT-3类似的零样本生成功能，也可以利用下游训练数据微调（finetune）模型，提升特定任务的生成质量。

当然，效果实现的关键，还少不了算力和数据。

PLUG负责人表示，原本计划用128张A100训练120天炼成，不过由于阿里云、算法优化等达摩院多方力量的参与，以及加速手段的有效利用，成功将日程缩短到三分之一。

最后，只烧了35天就达到了这样的效果。

前面也提到，PLUG的参数量达到了270亿，中文训练数据量也达到了1T以上。

在语言理解任务上，PLUG以80.614分刷新了CLUE分类任务榜单记录。

而在语言生成任务上，据团队介绍，其多项应用数据较业内最优水平提升了8%以上。

语言模型体系再添一员大将

如果再把PLUG说成是“中文版GPT-3”，似乎就不太准确了。

耗时3个月、270亿参数规模、一发布就给体验端口……

但与此同时，这些关键词的背后，仍然留给读者一些疑问：

3个月是如何做到的？当前的参数规模是终点吗？为何现阶段就免费开放？

阿里深度语言模型体系负责人永春给出了一一解答。

首先，时间问题。主要有两个方面的原因。

从人力的角度来说，永春没有谈具体的数字，但此次涉及阿里的多个团队群策群力共同完成的，当中的训练时间也就大大缩短。

再加上，阿里以往的自研模型已经产生了更多的业务需求，促成了PLUG的开发，这也是阿里整体技术路线中的一环。

GPT-3的出现，给中国的一些玩家触动很大。

什么时候我们能出个中文版的同类模型？

阿里作为其中之一的企业，利用自身的技术、计算资源的优势，率先给出Demo。

永春表示，希望通过PLUG的发布，建立起与技术同行之间的桥梁。

要知道，GPT-3到目前也还没有做到完全开放。

不过，团队似乎并不担心PLUG发布之后的一些不确定性。（手动狗头）

比如，出现一些低级错误。

反而笑着说，之前GPT-3不也是因为大家吐槽才火的么？丢给技术圈去检验，这些问题都是不可避免的。

而这样的开源开放，正好是这个技术团队的一大底色。

去年，阿里达摩院发布了自研深度语言模型体系，包括6大自研模型。

通用语言模型StructBERT、多模态语言模型StructVBERT、多语言模型VECO、生成式语言模型PALM……他们一直在致力于陆陆续续将模型开源出来。

永春透露，在PLUG发布这段期间，达摩院宣布将开源阿里巴巴语言模型体系部分重要模型，目前正在走流程中。

至于之后的计划，团队表示2000亿级的参数规模正在规划中，并进一步提升文本生成质量。

而在应用领域，他们还将专门针对医疗领域做下游数据训练。

最终目标是希望将这个模型实际落地，提升NLP技术在方方面面的实力，比如能源、通信、司法等。

也诚如阿里达摩院语言技术实验室负责人司罗所说，

达摩院NLP团队将进一步攻克自然语言处理领域科研难题，完善中文及跨语言人工智能基础设施，让AI没有难懂的语言，并探索通用人工智能之路。

对了，PLUG刚刚完成最后一波调控，目前已开放了测试体验接口（仅供学术目的测试，需同意其相关约定）。

— 完 —

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