前者是OpenAI初次尝试使用代码数据训练模型，尽管它的规模较小，但也取得了不错的代码能力。后者是GPT3.5的基座模型，它是在GPT3的基础上使用RLHF+代码训练的结果，也就是文本和代码混合预训练。可以看到，它大幅超越GPT-3（不止是编码能力）、在一些推理任务上（如BBH）表现甚至可以超过后面的gpt-3.5-turbo-061...
此外，GPT-3 的种种输出错误引出了另一个问题：它不可信赖的性质是否会影响其整体效用？毕竟 GPT-3 很大程度上是 OpenAI 的一个商业项目。客户已经基于各种目的来试验 GPT-3 的 API，如创建客服机器人和自动化内容审核等。但是，GPT-3 会输出前后不一致的答案，这将成为企业的一大不利因素。试想，有谁希望自...
最近，OpenAI 团队训练了 GPT-3（这是一个具有 1750 亿参数的自回归语言模型，参数量是之前任何非稀疏语言模型的 10 倍），并在少样本（few-shot）环境下对其性能进行了测试。在所有任务中，GPT-3 无需进行任何额外的梯度更新或微调，完全只通过模型与文本的交互，即可直接应用于特定任务与少样本 demo。GPT-3 ...
一定程度上，这解释了GPT-3发布时隔一年，却只有 NVIDIA 、微软等大企业可以复现 GPT-3 。目前，开源的 GPT 模型库主要是 NVIDIA开发的 Megatron-LM 和经过微软深度定制开发的 DeepSpeed，其中，DeepSpeed 的模型并行等内核取自 Megatron，它们都是专门为支持 PyTorch 分布式训练 GPT 而设计。不过在实际训练中，PyTorc...
“AI教父”Hinton：GPT-3远不如人类大脑 自从上个世纪八十年代起，“AI 教父”杰弗里・辛顿（Geoffrey Hinton）就一直在从事有关深度学习的研究。然而，研究成果却受到缺乏数据以及计算机功能不足的限制。不过，他对这项技术的执着态度最终还是给人类带来了巨大的益处。在第四届 ImageNet 大赛上，几乎每支团队都用...
其原因，一是文中一系列令人毛骨悚然的观点；二是这篇文章是出自人工智能—GPT-3之手。“AI不会毁灭人类， 请相信我”GPT-3是有史以来最强大的自然语言处理模型，自从OpenAI开放其API以后，其以令人惊叹的功能频频刷屏。简单来说，GPT-3是一款文本生成器，它可以根据短文本提示，自动续写长篇文章，而且内容质量...
三年前,当 GPT-3 在技术界掀起轩然大波时,我曾尝试以史书的方式剖析 GPT 背后的庞大家族。我按时间顺序梳理了 GPT 背后的技术脉络(图 1),并试图解释 GPT 的成功背后的技术原理。今年,GPT-3 的小儿子 ChatGPT 似乎更加聪明,能够用聊天的方式与人交流,这让更多人了解了自然语言处理领域的最新进展。在这个历史性...
由此可见，GPT-3 的写作技能主要体现在技术类文档中。在创意写作课程中的地点记叙文（place narrative）写作中，GPT-3 仅得到了 F，没有通过测试。作为对比，自由写作者得到了 A、B + 和 D+。尽管在创意写作教授的眼中，GPT-3 失败了，但自然语言生成（NLG）软件依然可以用于编写各类内容，包括一部几乎获奖的...
计算下来，每个月使用GPT-3超过100次的话，就绝对要花钱了。往上走的话，大约每1000个词，需要花6-8美分不等，用得越多，价格也会越便宜。从表格中的数据来看，如果每个月需要200万词，所需要的价格是100美元（折合人民币约700元）；而如果用到1000万词的数据量，所需要的价格是400美元（折合人民币约2800元...
文章披露,字节搭建起的万卡集群,能在1.75天内完成GPT-3规模模型(175B)的训练。 具体来说,字节提出了一个名为MegaScale的生产系统,旨在解决在万卡集群上训练大模型时面临的效率和稳定性挑战。 在12288块GPU上训练1750亿参数大语言模型时,MegaScale实现了55.2%的算力利用率(MFU),是英伟达Megatron-LM的1.34倍。