1 - Transformer 的 Feed Forward 结构 2 - Transformer 的Attention 结构 3 -Word Embedding结构,大约1%~30%,和模型最终的大小相关,模型越大,这一层占比越小 Feed Forward 结构和 Attention 结构 差不多是 2:1 的参数量。 模型尺寸和参数量的关系 参数量随着层数增加而线性增加,但是和层内embedding的维度成...
如图3所示是 GPT-3 不同尺寸的模型,最大的模型达到了 175B 参数的量级。所有模型的输入 token 数都是n_{ctx}=2048。 图3:GPT-3 不同尺寸的模型 1.4 GPT-3 的训练数据 如下图4所示是GPT-3 的训练数据。CommonCrawl 数据是一个噪声相对较多但是数据量很大很大的数据集,为了训练 GPT-3 这个庞大的模型不...
可能性一：OpenAI 已经看到 Chinchilla 的论文，模型是按照龙猫法则做的，我们假设 ChatGPT 的训练数据量不低于 2.5T token 数量（为啥这样后面分析），那么按照龙猫法则倒推，一般训练数据量除以 20 就应该是最优参数量。于是我们可以推出：这种情况 ChatGPT 模型的大小约在 120B 左右。可能性二：OpenAI 在做 Cha...
“我相信建立信任的唯一方法是极度透明。”Meta AI 的常务董事乔尔·皮诺（Joelle Pineau）说。当地时间5月3日，Meta AI开放了拥有1750亿参数的大语言模型OPT-175B（Open Pretrained Transformer，OPT）。对于大型科技公司来说，这是一个前所未有的举动。即使是在大语言模型历史上，这也是第一次毫无保留，把预训练模...
每个人都有一样的模型 OpenAI API 的核心 GPT-3 模型是 175B 参数 davinci 模型。社交媒体上的 GPT-3 演示 demo 通常会隐藏所输入的提示,让人有些疑惑。但是,由于每个人都有相同的模型,并且你无法构建自己的 GPT-3 模型,因此也就没有竞争优势。GPT-3 的种子提示是可以进行逆向工程的,这可能会让企业家和...
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...
先假设 ChatGPT 模型有 1750 亿个参数，通常用 INT8 格式来存储 LLM 权重，以便进行更低延迟的推理、更高的吞吐量和更低的内存需求（比用 float16 格式来存储要少两倍的内存）。每个 INT8 参数需要 1 个字节进行存储。简单的计算就知道，模型需要 175GB 的存储空间。图片出自 INT8 SmoothQuant 论文，地址：...
一般认为模型的思维推理能力与模型参数大小有正相关趋势,一般是突破一个临界规模(大概62B,B代表10亿),模型才能通过思维链提示的训练获得相应的能力。如果在6B以下,那很可能还只是GPT-2级别的初级模型。另外也有研究表明,在语言训练集中加入编程语言(例如Python编程代码)可提升模型逻辑推理能力。具有思维链推理能力的GPT...
谷歌表示在 BF16 精度下,训练 OpenAI 拥有 1750 亿参数的 GPT3,比此前的 TPU v4 AI 加速器芯片快 90%;如果在 Int8 精度下可以达到 180%。 每个TPU v5p 加速器的运行费用为每小时 4.20 美元,这比 TPU v4(每小时运行费用为 3.22 美元)和 TPU v5e(每小时运行费用为 1.20 美元)贵一点。
GPT-3 是 OpenAI 发布的 GPT 系列模型的一个，延续了 GPT-1/2 基于Transformer Decoder 的自回归语言模型结构，但 GPT-3 将模型参数规模扩大至 175B ， 是 GPT-2 的 100 倍，从大规模数据中吸纳更多的知识。GPT-3不再追求 zero-shot 的设定，而是 提出 In-Context Learning ，在下游任务中模型不需要任何...