OpenAI用13万亿的token训出了GPT-4。这个数据集不单单是包含了13万亿的token，而且因为没有高质量的token，这个数据集还包含了许多个epoch。在Scale AI和数据集内部，还包含了数百万行的指令微调数据。不过爆料作者说，在这些RLHF数据上，他们并没有找到太多信息。在预训练阶段的上下文长度达到了8K（seqlen），而32...
5、数据集：GPT-4 的训练数据集包含约 13 万亿个 token。这些 token 是重复计算之后的结果，多个 epoch 中的 token 都计算在内。Epoch 数量：针对基于文本的数据进行了 2 个 epoch 的训练，而针对基于代码的数据进行了 4 个 epoch 的训练。此外，还有来自 ScaleAI 和内部的数百万行的指令微调数据。6、GPT-4...
OpenAI用13万亿的token训出了GPT-4。 这个数据集不单单是包含了13万亿的token,而且因为没有高质量的token,这个数据集还包含了许多个epoch。 在Scale AI和数据集内部,还包含了数百万行的指令微调数据。 不过爆料作者说,在这些RLHF数据上,他们并没有找到太多信息。 在预训练阶段的上下文长度达到了8K(seqlen),而32...
OpenAI用13万亿的token训出了GPT-4。 这个数据集不单单是包含了13万亿的token,而且因为没有高质量的token,这个数据集还包含了许多个epoch。 在Scale AI和数据集内部,还包含了数百万行的指令微调数据。 不过爆料作者说,在这些RLHF数据上,他们并没有找到太多信息。 在预训练阶段的上下文长度达到了8K(seqlen),而32...
据悉，GPT4有着超1.8万亿参数和13万亿token的训练数据。13万亿，相当于自1962年开始收集书籍的牛津大学博德利图书馆存储的单词数量的12.5倍。这些数据来源于新闻报道、数字书籍、Facebook社交平台数据。不过在这之前，我们并不知道还有基于视频转录的文字。据传，Google模型也使用了Youtube转译的文字作为其大模型训练...
据悉,GPT4有着超1.8万亿参数和13万亿token的训练数据。 13万亿,相当于自1962年开始收集书籍的牛津大学博德利图书馆存储的单词数量的12.5倍。这些数据来源于新闻报道、数字书籍、Facebook社交平台数据。不过在这之前,我们并不知道还有基于视频转录的文字。据传,Google模型也使用了Youtube转译的文字作为其大模型训练数据。
据悉,GPT4有着超1.8万亿参数和13万亿token的训练数据。 13万亿,相当于自1962年开始收集书籍的牛津大学博德利图书馆存储的单词数量的12.5倍。这些数据来源于新闻报道、数字书籍、Facebook社交平台数据。不过在这之前,我们并不知道还有基于视频转录的文字。据传,Google模型也使用了Youtube转译的文字作为其大模型训练数据。
OpenAI用13万亿的token训出了GPT-4。 这个数据集不单单是包含了13万亿的token,而且因为没有高质量的token,这个数据集还包含了许多个epoch。 在Scale AI和数据集内部,还包含了数百万行的指令微调数据。 不过爆料作者说,在这些RLHF数据上,他们并没有找到太多信息。
每次前向传递推理(生成1个令牌)只使用约2800亿参数和560 TFLOPS。这与纯密集模型每次前向传递所需的约1.8兆参数和3700 TFLOPS形成了对比。 数据集成 OpenAI在大约13兆令牌上对GPT-4进行了训练。考虑到RefinedWeb的CommonCrawl包含大约5兆高质量令牌,这是有道理的。供参考,Deepmind的Chinchilla模型和Google的PaLM模型分...
这与很多纯密集模型每次前向传播需要大约1.8万亿参数和3700TFLOPs形成了鲜明的对比。 数据集的构成 OpenAI用13万亿的token训出了GPT-4。 这个数据集不单单是包含了13万亿的token,而且因为没有高质量的token,这个数据集还包含了许多个epoch。 在Scale AI和数据集内部,还包含了数百万行的指令微调数据。