金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI
当ChatGPT被黑客“入侵”时，OpenAI会如何应对？
掐断API，不让他们用？不不不。
这帮极客们采取的做法可谓是剑走偏锋——反手一记《无间道》。
故事是这样的。
OpenAI虽然在发布ChatGPT之前做了大量的安全性检测，但当开放API之后，还是防不住一些居心叵测的黑客们拿它搞事情。
然后有一天，团队中的一个工程师突然发现ChatGPT端点上的流量有些不太正常；在经过一番调查之后，确定了大概率是有人在反向工程API（盗版API）。
不过OpenAI并没有选择立即阻止这些黑客，因为如果团队这样做了，黑客们就会马上发现异样，然后改变策略继续攻击。
这时，团队里一个“大聪明”就支了个妙招：
我们搞成“catGPT”，每个token都是“meow”……
“陷阱”布置成功后，黑客大兄弟再向ChatGPT提问时，画风就是这样婶儿的了：
没错，不管问啥，回答都是“喵言喵语”：
喵，我不知道。我是只猫，不是只鸟！
这位黑客大兄弟起初还不知道自己早已落入“陷阱”，还发帖描述了自己神奇的经历。
不过黑客团伙中很快有人察觉到了异样：
两个代理都出现了同样的情况；我觉得我们完了（暴露了）。
团伙中还有人在Discord社区中这样讨论：
兄弟，你觉得OpenAI是发现了我们在（拿盗版API）用模型，然后开始拿“猫语promt”来回答我们吗？ 若真如此，那也太搞笑了吧！
殊不知，OpenAI的成员们早就潜入了Discord社区，观望着黑客们的对话……
黑客们最终还是发现了真相，后知后觉的他们，最终在Discord中给OpenAI的团队发话了：
我很失望。我知道OpenAI的某人正在读这段文字。 你们有千载难逢的机会给我们来个“Rick Astley”（发现被整蛊时用的桥段），你们竟然就搞个猫。
对此，OpenAI的成员表示：“收到，下次我们会的”。
上面这个有趣的故事，其实是一位OpenAI工程师Evan Morikawa在一场技术分享活动中自曝的。
不少网友在看完这个故事之后，纷纷感慨道：
绝对的传奇！
虽然故事很精彩、很有趣，不过言归正传，这也从侧面反映出了目前大模型时代下所存在的安全隐患。
正如Evan在活动中所说：
随着模型变得越来越强大，它们在坏人手中可能造成的伤害变得更大，我们在这里的警惕性确实需要成倍增加。
除此之外，Evan在活动中还分享了两个与OpenAI、ChatGPT相关的“隐秘的故事”。
我们继续往下看。
OpenAI：GPU够的话，发布早就提前了
Evan先是回顾了ChatGPT最初爆火的盛况：
从内部决定发布，到后来意外走红，就连马斯克都发推讨论等等。
随之而来的便是大量用户的涌入，当时他们自己也很担心，因为以他们GPU的能力，完全hold不住那么大的负载。
然后Evan在现场展示了他们为ChatGPT提供动力的计算机，里面有8个英伟达A100 GPU：
每个GPU上还都附加了特殊的HPM高带宽内存；至关重要的是，他们还需要所有GPU相互通信：
Evan表示，里面的每个环节的性能都会影响ChatGPT最终的体验感。
接下来，Evan站在现在这个时间节点，回顾并总结了OpenAI最初在GPU上所遇到的瓶颈。
1、GPU内存不足
由于ChatGPT的模型非常大,需要占用大量GPU内存来存储模型权重。而GPU上的高带宽内存非常昂贵和有限,不够用来同时服务大量用户请求。这成为第一个瓶颈。
2、计算效率低下
初期通过简单的GPU利用率指标监控存在问题,没有充分考虑到tensor运算的内存访问模式。导致GPU算力没有被充分利用,浪费了宝贵的计算资源。
3、难以扩容
ChatGPT流量暴增,但受限于整个GPU供应链,短时间内无法扩充GPU服务器数量,不得不限制用户访问。无法自动扩容成为重大挑战。
4、多样化负载特征
随着用户使用模式的变化,不同模型和请求类型对GPU的计算方式和内存访问模式需要不断调整,优化难度大。
5、分布式训练困难
GPU之间的通信和数据交换成为训练架构中新的瓶颈。
可以看出，OpenAI开始将GPU用于部署大模型服务时，确实因为经验不足而遇到一些系统级别的困难。但通过不断调整策略和深入优化，才使ChatGPT得以稳定运行。
而且Evan还爆料说：
如果不是因为GPU短缺，去年产品和功能的发布速度会更快。 我们已经准备好了东西了，但我们也知道无法处理负载。
基于上述的挑战，Evan分享了OpenAI总结出的经验教训：
- 把问题视为系统工程挑战，而不仅仅是研究项目；需要优化各个系统组件的协同工作，如缓存、网络、批处理大小等。
- 要深入了解硬件的底层细节及其对系统的影响，如GPU内存带宽、ops/bytes等对性能的影响；不能停留在表面指标。
- 不断根据模型和场景变化对系统进行调优；不同的模型结构和使用场景会对系统提出不同要求。
- 要考虑到硬件的各种限制，如内存和算力均衡、扩容限制等，这会影响产品路线图；不能简单地套用传统的云扩展经验。
把ChatGPT看成初创公司
至于团队方面，Evan也有所介绍。
ChatGPT启动时，应用工程团队只有30人左右，发布10个月后才扩充到近100人。
OpenAI一直在员工数量增长与保持高人才密度之间寻找平衡，他们最初希望团队尽可能小，这样可以保持高效的迭代文化。
不过后来随着产品规模增长，很多职能只有几个人在支撑，这样就会存在一定风险，因此才决定进行一定扩张。
Evan对于团队建设方面的分享，有一个观点是值得划重点的。
那就是他认为：
不要把ChatGPT看成是OpenAI的一个部门。
他们在三年前就尝试过用API做类似ChatGPT的事情，因此在Evan看来——
ChatGPT更像是个10月大的初创公司嵌套到了3年前的初创公司；而这个三年前的初创公司，又嵌套在一个8年前的初创公司（即OpenAI）。
接下来，如果公司还会出现新的产品，Evan希望还是能够保持沿用这种模式。
参考链接： [1]https://www.youtube.com/watch?v=PeKMEXUrlq4 [2]https://twitter.com/random_walker/status/1719342958137233605?s=20 [3]https://twitter.com/nearcyan/status/1719225443788935372?s=20
— 完 —
