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专家大约有1110亿个参数。其中，有两个专家模型被用于前向传播。虽然文献中大量讨论了选择每个token指向哪些专家的高级算法，但是据说，OpenAI用于GP...
「GPT-4 的参数量高达 100 万亿。」相信很多人还记得这个年初刷屏的「重磅」消息和一张被病毒式传播的图表。不过很快，OpenAI 的 CEO Sam Altman 就出来辟谣，证实这是一条假消息，并表示，「关于 GPT-4 的谣言都很荒谬。我甚至不知道这从何而起。」实际上，许多人相信并传播这样的谣言是因为近年来 AI 社区...
GPT-4拥有16个专家模型，每个MLP专家大约有1110亿个参数。其中，有两个专家模型被用于前向传播。OpenAI用于GPT-4的算法，其实非常简单。模型中还有约550亿个参数，被用做注意力机制的共享。每次的前向传播推理（生成一个token）中，GPT-4只需要使用大约2800亿参数和560TFLOPs。相比之下，纯密集模型每次前向传播需要...
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...
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...
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）...
相比之下，GPT-4的参数量只有2万亿，不过是人脑突触数量的百分之0.2，按照这样计算放到大脑里也就是芝麻粒的大小。有人就此发出感叹，AGI恐怕又是要遥遥无期了……纳米级建模带来新发现 具体来看，研究者获得了一个来自45岁女性癫痫患者的颞叶皮层组织样本，大小约为1立方毫米。样本经过快速固定、染色和树脂包埋后...
【GPT-4揭秘(外部视角)】 - GPT-4的参数量达到了1万亿量级,比GPT-3扩大了100倍。 - GPT-4采用了稀疏模型架构,不是每个参数在推理时都会被激活使用,这是为了降低推理成本。 - GPT-4的训练数据集包含了大...
7月11日,半导体咨询研究公司SemiAnalysis发布文章,对OpenAI的GPT-4模型的架构、训练数据集、参数、成本等重要信息进行了深度揭秘。(地址:https://www.semianalysis.com/p/gpt-4-architecture-infrastructure?nthPub=11) 文章指出,GPT-4的模型参数在1.8万亿左右、13万亿训练数据、一次训练成本6300万美元等。