为什么所有公开的对 GPT-3 的复现都失败了？复现和使用GPT-3/ChatGPT，你所应该知道的(3)

OPT 使用了很多对话数据（例如 reddit），这可能是它在对话中表现好的原因之一。PaLM 有很大的占比在社交媒体对话中，这可能是它在多种问答任务和数据集上有着卓越表现的原因。同样的，PaLM 和更新版本的 GPT-3 有很大比例的代码数据集，这增强了它们在代码任务上的能力，以及可能增强了它们 CoT (Chain-of-Thought，思维链) 的能力。

一个有趣的现象是 BLOOM 在代码和 CoT 上的表现仍然是较差的，尽管它在预训练过程中使用了代码数据。这可能暗示着单独代码数据本身，并不能保证模型的代码和 CoT 能力。

总之，一些文章表明了上面三点的重要性，即：通过数据去重避免记忆和过拟合，通过数据筛选以得到高质量数据，保证数据多样性以确保 LLM 的泛化性。但不幸的是，对于 PaLM 和 GPT-3 预处理这些数据的细节，或者这些预训练数据本身，仍然没有公布，这使得公共社区很难去复现它们。

训练策略

此处训练策略包括训练框架、训练持续时间、模型架构/训练设置、训练过程中的修改。在训练非常大的模型时，它们被用于获得更好的稳定性和收敛性。一般来说，由于未知的原因，预训练过程中广泛观察到损失尖峰（loss spike）和无法收敛的情况。因此，众多的对训练设置和模型架构的修改被提出，用以避免这些问题。但是其中一些修改在 OPT 和 BLOOM 之中还不是最优解，这可能导致它们的性能较差。GPT-3 并没有明确提到他们是如何解决这个问题的。

训练框架。一个参数量大于 175B 的模型往往需要 ZeRO 式的数据并行（分布式的优化器）和模型并行（包括张量并行（tensor parallel）、流水线并行（pipeline parallel），有时还包括序列并行（sequence parallel））。OPT 采用了 ZeRO 的 FSDP 实现，以及模型并行的 Megatron-LM 实现。BLOOM 采用了 ZeRO 的 Deepspeed 实现和模型并行的 Megatron-LM 实现。

PaLM 采用了 Pathways，这是一个基于 TPU 的模型并行和数据并行系统。GPT-3 的训练系统的细节仍然未知，但它们至少在一定程度上使用了模型并行（一些人称它使用了 Ray）。不同的训练系统和硬件可能导致不同的训练时的现象。显然，一些在 PaLM 的文章中呈现的、用于 TPU 训练的设置，可能并不适用于其它所有模型使用的 GPU 训练。 硬件和训练框架的一个重要的影响是，人们是否可以使用 bfloat16 去存储模型权重和中间层激活值等。这已经被证明是稳定训练的一个重要因素，因为 bfloat16 可以表示更大范围的浮点数，能够处理在损失尖峰时出现的大数值。在 TPU 上 bfloat16 是默认设置，这可能是 PaLM 能够成功的一个秘密。但是在 GPU 上，以前人们主要使用 float16，这是 V100 中混合精度训练的唯一选择。 OPT 使用了 float16，这可能是其不稳定的因素之一。BLOOM 发现了这样的问题并最终在 A100GPU 上使用了 bfloat16，但它没有意识到这种设置的重要性，因此在第一个词向量层后引入额外的层归一化（layer normalization），用于解决他们使用 float16 的初步实验中的不稳定性。然而，这种层归一化已被证明会导致更糟糕的零样本泛化（zero-shot generalization），这可能是 BLOOM 失败的一个因素。