微软论文一张截图，曝出GPT-3.5仅有200亿参数？AI圈巨震，网友大呼太离谱！

新智元报道

编辑：编辑部

【新智元导读】微软最近一篇论文爆料，GPT-3.5的参数量只有20B，远远小于之前GPT-3公布175B。网友表示，ChatGPT能力似乎「配得上」这个体量？

GPT-3.5只有200亿参数？

今天，大模型圈都被微软论文中的一纸截图刷爆了，究竟是怎么回事？

就在前几天，微软发表了篇论文并挂在了arXiv上，该论文提出了一个参数量只有75M的小规模扩散模型——CodeFusion。性能方面，7500万参数的CodeFusion在top-1准确率指标上，可以与最先进的350M-175B模型相媲美。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.17680

这篇论文的工作很有意义，但引起大家格外注意的却是——

作者在对比ChatGPT（gpt-3.5-turbo）时，标称的参数量竟然只有20B！

在此之前，大家针对GPT-3.5参数量的猜测都是1750亿，这相当于是缩减了差不多十倍！

根据这篇论文的爆料，网友还去维基百科上更新了GPT-3.5的介绍，直接把参数大小改成了20B。消息一出，直接登上知乎热搜，网友们都炸了。

有人表示，赶紧回头再把我之前模型蒸馏的博文拿出来复习复习 。

是「乌龙」还是「事实」？

网友的爆料贴一出，瞬间就引发了激烈的讨论。

目前，已经有超过68万人前来围观。

这位老哥表示，论文的几位作者也都在用推特，估计过不了多久就会亲自下场解释。

而对于这个神秘的「20B」，网友们也是众说纷纭。

有人猜测，这很可能是作者手误打错了。比如原本是120B，或者200B。

结合现实中的各项评测来看，确实有很多小模型能够取得和ChatGPT差不多的成绩，比如Mistral-7B。

也许，这也是侧面证实了GPT-3.5体量真的不大。

很多网友也认为20B的参数可能是准确的，纷纷发出感叹：

「这也太难以想象了！Falcon-180B和Llama2-70B，竟然都无法击败这款20B的模型。」

也有网友认为，gpt-3.5-turbo是精炼版的gpt-3.5。

而这次参数的「泄露」，正好从侧面印证了那些关于gpt-3.5-turbo表现不如旧版gpt-3.5的传言。

不过，根据OpenAI的官方文档，除了已经不再使用的text-davinci和code-davinci，GPT-3.5家族全员都是基于gpt-3.5-turbo构成的。

微软发布CodeFusion

而爆出GPT3.5只有20B参数的微软论文，是想介绍一个用于代码生成的扩散模型。

研究人员针对Bash、Python和Microsoft Excel条件格式（CF）规则的自然语言生成代码的任务来评估这个模型——CodeFusion。

实验表明，CodeFusion（只有75M参数）在top-1精度方面与最先进的LLM（350M-175B参数）相当，并且在top-3和top-5精度方面性能和参数比非常优秀。

模型架构

CODEFUSION用于代码生成任务，它的训练分为两个阶段，第一阶段是无监督预训练，第二阶段是有监督微调。

在第一阶段，CODEFUSION使用未标记的代码片段来训练降噪器和解码器。它还使用可训练的嵌入层L，将代码片段嵌入到连续空间中。

在第二阶段，CODEFUSION进行有监督的微调，使用来自文本-代码对数据。在这个阶段，编码器、降噪器和解码器都会得到调整，以更好地执行任务。

此外，CODEFUSION还借鉴了之前有关文本扩散的研究成果，将来自解码器的隐藏表示D融合到模型中。这是为了改进模型的性能。在训练过程中，在不同step中，模型引入一些噪声，然后计算损失函数，以确保生成的代码片段更符合预期的标准。

总之，CODEFUSION是一个执行代码生成工作的小模型，通过两个阶段的训练和噪声引入来不断提升其性能。这个模型的灵感来自于文本扩散的研究，并通过融合解码器的隐藏表示来改进损失函数，以更好地生成高质量的代码片段。

评估结果

下表总结了CODEFUSION模型与各个基线模型在top-1、top-3和top-5设置下的性能表现。

在top-1中，CODEFUSION的性能与自回归模型相媲美，甚至在某些情况下表现更出色，尤其是在Python任务中，只有GPT-3（175B）的性能稍微优于CODEFUSION（75M）。然而，在top-3和top-5方面，CODEFUSION明显优于所有基线模型。

表下表展示了CODEFUSION和自回归模型（包括T5、CodeT5、StarCoder、CodeGen、GPT-3）在各项基准任务上的平均多样性结果，考察了每个模型的前5代生成结果。

相对于自回归模型，CODEFUSION生成更加多样化的结果，表现更出色。

在消融实验中，作者停止了去噪过程，并生成了在时间步t∈[0, T]范围内的当前状态的代码片段。利用归一化字符串编辑距离来衡量每个时间步长（每100步为一个增量）所获得的结果。

这一方法有助于总结和展示CODEFUSION模型的逐步进展，如下图所示。

说了这么多，GPT-3.5的参数量到底是多少？GPT-4与GPT-3.5在技术和其他方面有着什么样的联系？

GPT-3.5是一个个小专家模型的集成还是一个通才模型？是通过更大模型的蒸馏还是更大数据训练？

这些问题的答案只能等到真正开源的时候才能揭晓了。