GPT-4每个head都有2200亿参数，是一个8路的混合模型。所以，混合模型是当你想不出办法的时候才会做的。OpenAI训练了相同模型8次，他们有一些小技巧。他们实际上进行了16次推断。他特别强调，OpenAI做了8个混合专家模型，任何人可以花8倍资金都能训练出来。也就是说，人们能够训练更小模型更长时间，微调后，就能找...
最近，他接受了一家名为 Latent Space 的 AI 技术播客的采访。在采访中，他谈到了 GPT-4，称 GPT-4 其实是一个混合模型。具体来说，它采用了由 8 个专家模型组成的集成系统，每个专家模型都有 2200 亿个参数（比 GPT-3 的 1750 亿参数量略多一些），并且这些模型经过了针对不同数据和任务分布的训练。在...
首先爆料作者认为，GPT-4在120层中总共包含了1.8万亿参数，而GPT-3只有约1750亿个参数。也就是说，GPT-4的规模是GPT-3的10倍以上。此前网上流传的说法是，GPT-4的参数是1万亿，看来离实际情况还是低估了 为了保持合理的成本，OpenAI采用了MoE模型来进行构建。具体而言，GPT-4拥有16个专家模型，每个MLP专家大约...
3、MoE 路由：尽管文献中对于选择将每个 token 路由到哪个专家模型的高级路由算法进行了大量讨论，但据称 OpenAI 在当前的 GPT-4 模型中采用了相当简单的路由方式。该模型大约使用了 550 亿个共享参数来进行注意力计算。4、推理：每次前向传递的推理（生成 1 个 token）仅利用约 2800 亿个参数和约 560 TFLOP ...
GPT-4 预训练阶段的上下文长度为 8k，32k 版本是对 8k 微调的结果，训练成本相当高，外媒表示，8x H100 也无法以每秒 33.33 个 Token 的速度提供所需的密集参数模型，因此训练该模型需要导致极高的推理成本，以 H100 物理机每小时 1 美元计算，那么一次的训练成本就高达 6300 万美元（约 4.51 亿元人民币）...
GPT-4是个混合模型，由8个专家模型组成，每个模型都有2200亿个参数，这意味着GPT-4总参数量惊人达到了100万亿。形象地说，如果采用4B硬盘来存储这么多参数，需要用到16000万个硬盘。这种庞大的模型量级在之前的人工智能领域还是不可想象的。GPT-4的8个专家模型包括图像识别、机器翻译、语音识别、自然语言处理、量子...
一般来说，在NLP领域，参数数量和复杂程度之间具有正相关性。而OpenAI的GPT-3则是迄今为止最大的语言模型之一，有1750亿个参数。那么，GPT-4会是什么样子的？近日有网友就对GTP-4及其「开源版」GPT-NeoX进行了大胆的预测。作者认为，GPT-4的参数或许可以达到10T，是现在GPT-3模型的57倍还多，而GPT-NeoX的规模...
以下是各模型最终得分：可以看到，不同模型人格确实不同——GPT-4属于INTJ，ChatGPT属于ENTJ，而70亿参数的Bloom为ISTJ……而从下图我们能清晰的看到，不同模型在四大维度的具体表现并不一致，有的很倾向性很明显，比如ChatGPT就特别E、特别N，GPT-4则特别N、特别T；反而Bloom7b和BaiChuan13b，左边的值和右边的...
2020年OpenAI推出GPT-3时，曾公布模型参数为1750亿，远超其他模型十倍以上，震惊国内外科技圈。但近一两年，OpenAI更多是公开一些宣传稿，“能看出有意在隐藏一些技术信息”。有关GPT-4的关键数据，只提到上述有关上下文参数的token信息。3月15日的发布会上，OpenAI呈现更多的是GPT-4的实用功能和应用场景。比如，...