人手一个ChatGPT的时代或许就要来了！

　　人工智能行业再次迎来重大突破。当地时间4月12日，微软宣布将开源大语言模型训练工具Deep Speed Chat，这一消息紧随OpenAI开放GPT的API之后，为更多用户提供了接触和使用底层训练工具的机会。

　　微软开源Deep Speed Chat

　　当地时间4月12日，微软正式推出了Deep Speed Chat，这一工具基于微软Deep Speed深度学习优化库开发，旨在帮助用户轻松训练类ChatGPT等大语言模型。它不仅具备训练、强化推理等功能，还融入了RLHF(人工反馈机制的强化学习)技术，实现了训练速度的大幅提升，成本却显著降低。

　　Deep Speed Chat通过提供接近“所见即所得”的反馈机制，使得即便是没有深厚人工智能模型训练背景的用户，也能在短时间内快速训练出定制化的ChatGPT大语言模型，为用户提供了极大的便利。

　　据微软透露，使用该工具训练一个130亿参数的类ChatGPT模型，仅需1.25小时；而对于一个1750亿参数的模型，训练时间也不到一天，这一参数规模与ChatGPT-3.5相当。这一工具的出现，无疑将大幅降低大模型训练的资金投入和专业性要求。

　　Deep Speed Chat具备三大核心功能：强化推理、RLHF模块和RLHF系统。其中，强化推理功能通过简化训练流程，使得用户只需一个脚本即可完成多个训练步骤。此外，该工具还提供了一个易于使用的推理API，便于用户在模型训练后测试对话性能。

　　RLHF模块和RLHF系统则确保了模型训练过程中的精细度，并实现了模型训练与推理能力的无缝切换。

　　多位业内人士认为，微软的这一举措将显著降低大模型训练门槛，推动人工智能技术的普及。

　　有业内人士戏称，如果说GPT引发了诸多行业的“工作危机”，那么Deep Speed Chat则可能将这场危机引入人工智能行业本身，促使行业内部进行更加深入的变革。

　　人工智能商业化领域迎来变革

　　这一消息无疑将对整个人工智能领域的商业化产生深远影响。

　　过去几个月，随着ChatGPT的走红，类似Deep Speed Chat的训练开发工具如雨后春笋般涌现。然而，由于缺乏支持端到端的基于RLHF的规模化系统，这些工具在训练ChatGPT模型时的整体效率并不高。

　　有媒体此前调查发现，现有的开源系统训练效率通常远低于机器所能达到的最大效率。而微软的Deep Speed Chat的面世，或许将大幅改善这一情况。

　　在Azure云上，训练一个OPT-13B模型（一种类似于GPT系列的大型语言模型）仅需9小时，OPT-30B模型也只需18个小时，且训练成本相对较低。即便是当前开源领域参数最大的OPT-175B，训练时长也仅需20个小时，训练价格也在5000美元左右。要知道，此前千亿参数级别的模型训练成本均在百万级美元以上。

　　对于微软此次推出的这一重磅服务，有业内人士将之比喻为几十年前家庭电脑的普及。他们认为，正是这种基础建设的普及，推动了整个互联网时代的到来。而如今，随着Deep Speed Chat等工具的推出，一场新的基础建设浪潮已经拉开帷幕。

（文章来源：上海证券报）