眾所周知，在ChatGPT 的問題上OpenAI 並不Open，從Meta 那裡開源的羊駝系列模型也因為數據集等問題“僅限於學術研究類應用”，在人們還在因為尋找繞過限制方法的時候，主打100% 開源的大模型來了。
4 月12 日，Databricks 發布了Dolly 2.0，這是兩週前發布的類別ChatGPT 人類互動性（指令遵循）大語言模型（LLM）的另一個新版本。
Databricks 表示，Dolly 2.0 是業界第一個開源、遵循指令的LLM，它在透明且免費提供的資料集上進行了微調，該資料集也是開源的，可用於商業目的。這意味著 Dolly 2.0 可用於建立商業應用程序，無需支付 API 存取費用或與第三方共享資料。
-
專案連結：https://huggingface.co/databricks/dolly-v2-12b
- #資料集：https://github.com/databrickslabs/dolly/tree/master/data
根據Databricks 執行長Ali Ghodsi 的說法，雖然有其他大模型可以用於商業目的，但「它們不會像Dolly 2.0 那樣與你交談。」而且基於Dolly 2.0 模型，用戶可以修改和改進訓練數據，因為它是在開源許可下免費提供的。所以你可以製作自己的 Dolly 版本。
Databricks 也發布了 Dolly 2.0 在其上進行微調的資料集，稱為 databricks-dolly-15k。這是由數千名Databricks 員工產生的超過1.5 萬筆記錄的語料庫，Databricks 稱這是「第一個開源的、人工生成的指令語料庫，專門設計用於讓大型語言能夠展示出ChatGPT 的神奇互動性。」
Dolly 2.0 是怎麼誕生的
在過去的兩個月裡，業界、學界紛紛追趕OpenAI 提出了一波遵循指令的類ChatGPT 大模型，這些版本被許多定義視為開源（或提供某種程度的開放性或有限存取）。其中 Meta 的 LLaMA 最受關注，它引發了大量進一步改進的模型，如 Alpaca、Koala、Vicuna 以及 Databricks 的 Dolly 1.0。
但另一方面，許多這些「開放」模型都處於「工業限制」之下，因為它們接受了旨在限製商業用途的條款的資料集的訓練——例如來自StanfordAlpaca 計畫的5.2 萬個問答資料集，是根據OpenAI 的ChatGPT 的輸出進行訓練的。而 OpenAI 的使用條款包括一條規則，就是你不能使用 OpenAI 的服務反過來與其競爭。
Databricks 思考了解決這個問題的方法：新提出的Dolly 2.0 是一個120 億參數的語言模型，它基於開源EleutherAI pythia 模型系列，專門針對小型開源指令記錄語料庫進行了微調（databricks-dolly-15k），該資料集由Databricks 員工生成，許可條款允許出於任何目的使用、修改和擴展，包括學術或商業應用。
到目前為止，在 ChatGPT 的輸出上訓練的模型一直處於合法的灰色地帶。 「整個社區一直在小心翼翼地解決這個問題，每個人都在發布這些模型，但沒有一個可以用於商業用途，」Ghodsi 表示。 「這就是我們非常興奮的原因。」
「其他人都想做得更大，但我們實際上對更小的東西感興趣，」Ghodsi 在談到Dolly的微縮規模時說。 「其次，我們翻閱了所有的答案，它是高品質的。」
Ghodsi 表示，他相信Dolly 2.0 將啟動「雪球」效應，讓人工智慧領域的其他人加入並提出其他替代方案。他解釋說，對商業用途的限制是一個需要克服的大障礙：「我們現在很興奮，因為我們終於找到了一個繞過它的方法。我保證你會看到人們將這15,000 個問題應用於現有的每一個模型，他們會看到這些模型中有多少突然變得有點神奇，你可以與它們互動。」
#
手搓資料集
要下載 Dolly 2.0 模型的權重，只需存取 Databricks Hugging Face 頁面，並存取 databricks-labs 的 Dolly repo，下載 databricks-dolly-15k 資料集。
「databricks-dolly-15k」資料集包含15,000 個高品質的人類產生的prompt / 回復對，由5000 多名Databricks 員工在2023 年3 月和4 月期間撰寫，專門設計用於指令調優大型語言模型。這些訓練記錄自然、富有表現力，旨在代表廣泛的行為，從腦力激盪、內容生成到資訊擷取和總結。
根據該資料集的授權條款（Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License），任何人都可因任何目的使用、修改或擴展這個資料集，包括商業應用。
目前，這一資料集是首個開源的、由人類產生的指令資料集。
為什麼要建立這樣一個資料集？團隊也在部落格中解釋了原因。
建立 Dolly 1.0 或任何遵循 LLM 的指令的一個關鍵步驟是，在指令和回復對的資料集上訓練模型。 Dolly 1.0 的訓練費用為 30 美元，使用的是史丹佛大學 Alpaca 團隊用 OpenAI API 創建的資料集。
在 Dolly 1.0 發布之後，就有很多人要求試用，此外還有一部分用戶希望在商業上使用這個模型。
但訓練資料集包含 ChatGPT 的輸出，正如史丹佛大學團隊所指出的，服務條款試圖阻止任何人創建一個與 OpenAI 競爭的模型。
先前，所有的知名指令遵循模型（Alpaca、Koala、GPT4All、Vicuna）都受到這種限制：禁止商業使用。為了解決這個難題，Dolly 團隊開始尋找方法來建立一個沒有商業用途限制的新資料集。
具體而言，團隊從 OpenAI 公佈的研究論文中得知，最初的 InstructGPT 模型是在一個由 13000 個指令遵循行為演示組成的資料集上訓練出來的。受此啟發，他們開始研究是否可以在 Databricks 員工的帶領下取得類似的結果。
結果發現，產生 13000 個問題和答案比想像中更難。因為每個答案都必須是原創的，不能從 ChatGPT 或網路上的任何地方複製，否則會「污染」資料集。但 Databricks 有超過 5000 名員工，他們對 LLM 非常感興趣。因此，團隊進行了一次眾包實驗，創造了比 40 位標註者為 OpenAI 創造的更高品質的資料集。
當然，這份工作耗時且耗力，為了激勵大家，團隊設立置一個競賽，前 20 名的標註者將獲得驚喜大獎。同時，他們也列出了 7 項非常具體的任務：
- 公開問答：例如「為什麼人們喜歡喜劇電影？」或「法國的首都是什麼？」在某些情況下，沒有一個正確的答案，而在其他情況下，需要藉助於整個世界的知識；
- 封閉式問答：這些問題只用一段參考文獻中的資訊就可以回答。例如，給定維基百科中關於原子的一段，人們可能會問：「原子核中質子和中子的比例是多少？」;
- 從維基百科中提取資訊：在這裡，標註者會從維基百科上複製一個段落，並從該段落中提取實體或其他事實信息，如重量或測量；
- 總結維基百科上的信息：對於這一點，註釋者從維基百科上提供了一段話，並被要求將其提煉為一個簡短的摘要；
- 集思廣益：這項任務要求進行開放式的構思，並列出相關的可能選項。例如「這個週末我可以和我的朋友做哪些有趣的活動？」；
- 分類：在這項任務中，標註者被要求對類別成員進行判斷（例如，清單中的項目是動物、礦物還是蔬菜），或判斷一段短文的屬性，例如電影評論的情緒；
- ##創意寫作：這項任務將包括寫一首詩或一封情書等內容。
以下是一些範例：
最開始，團隊對於是否能達到10,000 個結果持懷疑態度。但透過每晚的排行榜遊戲，一週內就成功地突破了 15,000 個結果。
隨後，出於對「佔用員工生產力」的擔心，團隊關閉了比賽（這很合理）。
商業化的可行性
在資料集火速創建完成之後，團隊開始考慮商業應用的問題了。
他們想製作一個可在商業上使用的開源模型。儘管 databricks-dolly-15k 比 Alpaca（訓練 Dolly 1.0 的資料集）小得多，但基於 EleutherAI pythia-12b 的 Dolly 2.0 模型卻表現出高品質的指令遵循行為。
事後看來，這並不令人驚訝。畢竟最近幾個月發布的許多指令調優數據集包含合成數據，這些數據往往包含幻覺和事實錯誤。
另一方面，databricks-dolly-15k 是由專業人士產生的，品質很高，而且包含大多數任務的長篇答案。
以下是Dolly 2.0 用於總結和內容生成的一些例子：
##Dolly 團隊表示，根據最初的客戶回饋，像這樣的能力可在整個企業中進行廣泛的應用。因為許多企業希望擁有自己的模型，以此為自己的特定領域應用創建更高品質的模型，而不是將自己的敏感資料交給第三方。
Dolly 2 的開源為建立更好的大模型生態開了一個好頭。開放原始碼的資料集和模型鼓勵評論、研究和創新，有助於確保每個人都從人工智慧技術的進步中受益。 Dolly 團隊期望新模型和開源資料集將作為眾多後續工作的種子，幫助引導出更強大的語言模型。
以上是世界首款真開源類ChatGPT大模型Dolly 2.0，可隨意修改商用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
