在比较有难度的MultiArith和GSM8K数学测试中,用GPT-3最新版本Text-davinci-002 (175B)做了更深入实验。 如果给8次尝试机会取最好结果,还能进一步提升准确率至93%。 在错误结果分析中研究人员还发现,很多问题中其实AI的推理过程是正确的,只是答案无法收敛至...
GPT-3 各个结构中的模型参数量 输入输出 输入表征 Transformer模块1 -- 注意力机制 Transformer模块2 -- Feed Forward Transformer整体 其他模块 总参数量 参数分布分析 模型尺寸和参数量的关系 为什么没有输出层的参数? 175B 就是 1750 亿的训练参数,那么多的参数分布在模型的哪些结构中呢?注意力机制?前向网络...
在MultiArith数据集上的准确率结果显示,MathPrompter的表现优于所有的Zero-shot和Zero-shot-CoT基线,将准确率从78.7% 提升到 92.5% 可以看到,基于175B参数GPT3 DaVinci的MathPrompter模型的性能与540B参数模型以及SOTA的Few-shot-CoT方法相当。 从上表可以看到,MathPrompter的设计可以弥补诸如「生成的答案有时会有一...
再看具体任务。在对话任务中，采用无监督学习的方法训练OPT-175B，效果和监督学习训练的几类模型相近：仇恨言论检测任务上的效果，更是完全超过Davinci版本的GPT-3模型（在GPT-3的四个版本中是效果最好的）：训练硬件方面，Meta AI用了992块英伟达A100 GPU（80GB）训练OPT，平均每块GPU的计算效率最高能达到147 TF...
可以看到,基于175B参数GPT3 DaVinci的MathPrompter模型的性能与540B参数模型以及SOTA的Few-shot-CoT方法相当。 从上表可以看到,MathPrompter的设计可以弥补诸如「生成的答案有时会有一步之差」的问题,可以通过多次运行模型并报告共识结果来避免。 此外,推理步骤可能过于冗长的问题,可以由Pythonic或Algebraic方法可以解决这...
在比较有难度的MultiArith和GSM8K数学测试中，用GPT-3最新版本Text-davinci-002 (175B)做了更深入实验。如果给8次尝试机会取最好结果，还能进一步提升准确率至93%。在错误结果分析中研究人员还发现，很多问题中其实AI的推理过程是正确的，只是答案无法收敛至唯一确定时会给出多个备选。论文的最后，研究团队提出这项...
在比较有难度的MultiArith和GSM8K数学测试中,用GPT-3最新版本Text-davinci-002 (175B)做了更深入实验。 如果给8次尝试机会取最好结果,还能进一步提升准确率至93%。 在错误结果分析中研究人员还发现,很多问题中其实AI的推理过程是正确的,只是答案无法收敛至唯一确定时会给出多个备选。
GLM-130B 在广泛流行的英文基准测试中性能明显优于 GPT-3 175B(davinci)，而对 OPT-175B 和 BLOOM-176B 没有观察到性能优势，它还在相关基准测试中性能始终显著优于最大的中文语言模型 ERNIE 3.0 Titan 260B。GLM-130B 无需后期训练即可达到 INT4 量化，且几乎没有性能损失；更重要的是，它能够在 4×...
A： 当然！这实际上很容易做到。要达到GPT-3 175B davinci模型标准（及以上），您需要以下内容：训练硬件：访问一台拥有约10000个GPU和约285000个CPU核心的超级计算机。如果你买不到，你可以像OpenAI对微软那样，花10亿美元租用它。人员配置：为了进行培训，你需要接触到世界上最聪明的博士级数据科学家。2016年，...
例如对 GPT-3 175B 模型训练时的显存开销主要可以分为两部分,第一部分是这个模型的状态所占的显存,包括模型参数量、梯度和优化器所占的显存。其中,主要的显存开销是优化器状态部分,也就是我们用 Adam 优化器会涉及到的 Momentum 和 Variance 等。另一部分是 Activation 所占的显存,后面会具体地推算这个 ...