这里的目标是将训练算力与推理算力分离,所以对于任何将被部署的模型来说,训练超过 DeepMind 的 Chinchilla-optimal 是有意义的。(拾象注:增加训练数据量使模型过度学习,是增加小模型能力、降低推理成本的策略。)这也是为什么要使用稀疏模型架构(sparse model architecture)的原因,这种架构下的推理并不需要激活所有参数。
• 专家混合模型(Mixture-of-Experts,MoE):MoE 模型是一种深度学习架构,该架构,通常由多个专家(Experts)组成,每个专家负责处理输入数据的不同方面,并拥有自己的参数集(也有一些参数,例如 embedding,可以被所有专家共享,即共享参数)。在模型的推理过程中,根据输入数据的不同特征,模型会将输入路由到不同的专家,每个...
这篇内容十分详尽地给出了 GPT-4 的架构、训练和推理的基础设施、参数量、训练数据集、token 数、成本、以及 MoE 模型等参数和信息细节。 Dylan 和 Gerald 认为,OpenAI 之所以不公开 GPT-4 的架构,并不是出于所谓 AI Safety 的考虑,而是因为这个架构很容易被复制;被称为“天才黑客”的 George Hotz 也表达过类...
这篇内容十分详尽地给出了 GPT-4 的架构、训练和推理的基础设施、参数量、训练数据集、token 数、成本、以及 MoE 模型等参数和信息细节。 Dylan 和 Gerald 认为,OpenAI 之所以不公开 GPT-4 的架构,并不是出于所谓 AI Safety 的考虑,而是因为这个架构很容易被复制;被称为“天才黑客”的 George Hotz 也表达过类...
最早的GPT-4 Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, Vision, MoE(JUL 10, 2023)详细披露 GPT-4 结构的文章(中文版GPT-4「炼丹」指南:MoE、参数量、训练成本和推理的秘密), 当时没有进一步证实,所以没有依据此文章进行推理,现在有很多传闻(比如黄仁勋在 GTC2024 说 latest state-of-the-art Op...
1)基于参数数量和token数量,根据OneFlow估算,GPT-3训练一次的成本约为139.8万美元:每个token的训练成本通常约为6N(而推理成本约为2N),其中N是LLM的参数数量;假设在训练过程中,模型的FLOPS利用率为46.2%,与在TPUv4芯片上进行训练的PaLM模型(拥有5400亿参数)一致。
GPT-4 是科学和工程深度结合创新的结果,中间有无数的 tricks,对于外界,如果能了解 GPT-4 的结构就如同获得了最强模型的“炼丹秘方”。这篇内容十分详尽地给出了 GPT-4 的架构、训练和推理的基础设施、参数量、训练数据集、token 数、成本、以及 MoE 模型等参数和信息细节。
2万字深度解读:GPT-4“炼丹”指南 本文来自微信公众号:海外独角兽 (ID:unicornobserver),作者:Dylan Patel,Gerald Wong,编译:Haina、wenli、Cage,编辑:Siqi,原文标题:《GPT-4 “炼丹”指南:MoE、参数量、训练成本和推理的秘密》,头图来自:unsplash GPT-4 是科学和工程深度结合创新的结果,中间有无数的 tricks,...