Google未開源的PaLM，網友竟給開源了。
昨天，一位開發者在GitHub上開源了三種微縮版的PaLM模型：參數分別為1.5億（PalM-150m），4.1億（PalM-410m）和10億（PalM-1b）。
計畫網址：https://github.com/conceptofmind/PaLM
這三種模型在GoogleC4資料集進行了訓練，上下文長度為8k。未來，還有20億參數的模型正在訓練中。
#GoogleC4資料集
使用4.1億參數模型產生的範例:
My dog is very cute, but not very good at socializing with other dogs. The dog loves all new people and he likes to hang out with other dogs . I do need to take him to the park with other dogs. He does have some bad puppy breath, but it is only when he runs off in a direction he doesn't want to go. currently my off in a direction he doesn't want to go. currently my verydog isbeing he doesn . would like to say hi in the park, but would rather take great care of himself for a while. He also has bad breath. I am going to have to get him some oral braces. It's been 3 months. The dog has some biting pains around his mouth. The dog is very timid and scared. The dog gets aggressive towards people. The dog is very playful and they are a little spoiled. I am not sure if it's a dog thing or if . and just wants to play. He plays with his toys all the time and even goes on walks. He is a little picky, not very good with other dogs. The dog is just a little puppy that goes to the park. He is a super friendly dog. He has not had a bad mouth or bad breath
#我的狗很可愛，但是不善於和其他狗交際。這隻狗喜歡所有新來的人，他喜歡和其他的狗一起玩。我確實需要帶他和其他狗一起去公園。他確實有點小狗的口臭，但只有當他往不想去的方向跑的時候。現在我的狗很淘氣。他想在公園打個招呼，但寧願好好照顧自己一段時間。他還有口臭。我得給他買口腔矯正器，已經過了三個月。這條狗狗嘴邊有些咬痕疼痛。這隻狗非常膽小和害怕。這隻狗非常頑皮，他們有點被寵壞了。我不確定是狗的問題還是他被寵壞了。他喜歡他的玩具，只是想玩。他總是玩他的玩具，甚至去散步。他有點挑剔，不太會和其他狗相處。那隻狗隻是一隻去公園的小狗。它是一隻超級友善的狗。他沒有口臭問題了。
雖然參數確實有點少，但這產生的效果還是有些一言難盡…
這些模型相容於許多Lucidrain的流行倉庫，例如Toolformer-pytorch 、PalM-rlhf-pytorch和PalM-pytorch。
最新開源的三種模型都是基準模型，並將在更大規模資料集上進行訓練。
所有的模型將在FLAN上進一步調整指令，以提供flan-PaLM模型。
開源的PaLM模型透過Flash Attention、 Xpos Rotary Embeddings進行訓練，從而實現了更好的長度外推，並使用多查詢單鍵值注意力機制進行更有效率的解碼。
在最佳化演算法方面，採用的則是解耦權重衰減Adam W，但也可以選擇使用Mitchell Wortsman的Stable Adam W。
目前，模型已經上傳到Torch hub，檔案也儲存在Huggingface hub中。
如果模型無法從Torch hub正確下載，請務必清除 .cache/torch/hub/ 中的檢查點和模型資料夾。如果問題仍未解決，那麼你可以從Huggingface的倉庫下載檔案。目前，Huggingface 的整合工作正在進行中。
所有的訓練資料都已經用GPTNEOX標記器進行了預標記，並且序列長度被截止到8192。這將有助於節省預處理資料的大量成本。
這些資料集已經以parquet格式儲存在Huggingface上，你可以在這裡找到各個資料區塊：C4 Chunk 1，C4 Chunk 2，C4 Chunk 3，C4 Chunk 4，以及C4 Chunk 5。
在分散式訓練腳本中還有另一個選項，不使用提供的預標記C4資料集，而是載入和處理另一個資料集，如 openwebtext。
在嘗試執行模型之前，需要先進行一波安裝。
<code>git clone https://github.com/conceptofmind/PaLM.gitcd PaLM/pip3 install -r requirements.txt</code>
你可以透過使用Torch hub載入預訓練的模型進行額外的訓練或微調：
#
<code>model = torch.hub.load("conceptofmind/PaLM", "palm_410m_8k_v0").cuda()</code>另外，你還可以通下面的方式直接載入PyTorch模型檢查點：
<code>from palm_rlhf_pytorch import PaLMmodel = PaLM(num_tokens=50304, dim=1024, depth=24, dim_head=128, heads=8, flash_attn=True, qk_rmsnorm = False,).cuda()model.load('/palm_410m_8k_v0.pt')</code>要使用模型產生文本，可以使用命令列:
prompt-用於產生文字的提示。
seq _ len-產生文字的序列長度，預設值為256。
temperature-取樣溫度，預設為0.8
#filter_thres-用於取樣的濾波器閾值。預設值為0.9。
model-用於產生的模型。有三種不同的參數（150m，410m，1b）：palm_150m_8k_v0，palm_410m_8k_v0，palm_1b_8k_v0。
<code>python3 inference.py "My dog is very cute" --seq_len 256 --temperature 0.8 --filter_thres 0.9 --model "palm_410m_8k_v0"</code>
為了提升效能，推理使用torch.compile()、 Flash Attention和Hidet。
如果你想透過添加流處理或其他功能來擴展生成，作者提供了一個通用的推理腳本「inference.py」。
這幾個「開源PalM」模型是在64個A100（80GB）GPU上完成訓練的。
為了方便模型的訓練，作者也提供了一個分散式訓練腳本train_distributed.py。
你可以自由改變模型層和超參數配置以滿足硬體的要求，並且還可以載入模型的權重並改變訓練腳本來微調模型。
最後，作者表示將來會加入一個具體的微調腳本，並對LoRA進行探索。
#可以透過執行build_dataset.py腳本，以類似於訓練期間使用的C4資料集的方式預處理不同的資料集。這將對資料進行預先標記，將資料分成指定序列長度的區塊，並上傳到Huggingface hub。
例如：
<code>python3 build_dataset.py --seed 42 --seq_len 8192 --hf_account "your_hf_account" --tokenizer "EleutherAI/gpt-neox-20b" --dataset_name "EleutherAI/the_pile_deduplicated"</code>
2022年4月，Google首次官宣了5400億參數的PaLM。與其他LLM一樣，PaLM能執行各種文字產生和編輯任務。
PaLM是Google首次大規模使用Pathways系統將訓練擴展到6144塊晶片，這是迄今為止用於訓練的基於TPU的最大系統配置。
它的理解能力拔群，不只連笑話都能看懂，還能給看不懂的你解釋笑點在哪。
就在3月中，Google首次開放其PaLM大型語言模型API。
這意味著，人們可以用它來完成總結文字、寫程式碼等任務，甚至是將PaLM訓練成一個像ChatGPT一樣的對話聊天機器人。
在即將召開的Google年度I/O大會上，劈柴將公佈公司在AI領域的最新發展。
據稱，最新、最先進的大型語言模型PaLM 2即將推出。
PaLM 2包含100多種語言，並一直在內部代號「統一語言模型」（Unified Language Model）下運作。它還進行了廣泛的編碼和數學測試以及創意寫作。
上個月，Google表示，其醫學LLM「Med-PalM2」，可以回答醫學考試的問題，在「專家醫生層級」，準確率為85% 。
此外，Google還將發布大模型加持下的聊天機器人Bard，以及搜尋的生成式體驗。
最新AI發布能否讓Google挺直腰板，還得拭目以待。
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