1.当前这么多大模型,哪些是独立自己训练出来的?大多数只是在调用这几个大模型吧?2.GPT横空出世时说训练一个大模型要购买上千张专业显卡,投入几百亿资金,为何有这么多企业能有实力跟进?3.GPT读完了全世界公开的文档,视频,音频吗?这些用什么技术能快速读完?不应该要读很多年才能读完吗?我一直以为GPT是读了很多年才...
而GPT-3模型的参数是1750亿参数,差不多1.8倍左右。Grok-1 是一个由 xAI 从头开始训练的 3140 亿参数混合专家模型。Grok-1 预训练阶段在 2023 年 10 月结束,这意味着该模型没有针对任何特定应用(例如对话)进行微调。grok在 Apache 2.0 许可下发布权重和架构...
1. 为什么预训练-微调框架会成为18年以后AI系统的标准范式? 2. BERT和GPT系列分别采用了怎样的预训练逻辑,各有何等优劣? 3. 商科研究中我们如何根据自己的需求进行微调? 这周讨论的论文作者(俩MIT Econ PhD学生)敏锐捕捉到了这一轮generative AI hype对知识生产力的影响并高质量的完成execution,发了一篇Science(...
1-超大型神经网络的发展一定存在边际效应,GPT4的出现不知道是顶峰,还是半山腰。 2-高质量的数据集比一味增大网络更重要。 3-推理能力还需要进一步增强,就好比采访中提到的🌰,希望它是侦探,可以根据线索找到凶手。 4-如何构造高质量数据集?随着GPT的出现,以后会有大量的垃圾内容涌现吗?这些垃圾内容会影响以后的模...