back to discovery gpt-4 32k gpt-4-32k gpt-4 offers a larger context window, capable of handling longer text inputs, making it suitable for scenarios that require extensive information integration and data analysis. 32k providers supporting this model gpt-4-32k maximum context length 32k maximum...
https://community.openai.com/t/it-looks-like-gpt-4-32k-is-rolling-out/194615/28 { "prompt":"OpenAI Rolls Out GPT-4-32k Model,Expanding Context Window and Application Possibilities,deepleaps.com,Fantasy,Realistic,Photo,Surrealist,Excited,Surprised", "seed":2030372694, "used_random_seed":true,...
——现在想起来，在ChatGPT中 GPT-4 model 被设置为3小时25条。 这个25条可能就是GPT-4-8K维持性能...
由于使用 MQA 只需要一个注意力头（head），并且可以显著减少用于 KV 缓存的内存容量。即便如此，32k 序列长度的 GPT-4 也绝对无法在 40GB 的 A100 GPU 上运行，而 8k 序列长度的模型则受到了最大 batch size 的限制。
5月6日,有人在在OpenAI论坛上发布了一个帖子,讨论了GPT-4-32k的最新动态和应用。帖子的作者是一个名叫curt.kennedy的用户,他在Playground中发现了GPT-4-32k的选项,并尝试了一个简单的API调用。他给出了一个设定,让GPT-4-32k扮演一位著名的后现代作家,为他写一段关于MC Hammer的小说。
帖子的作者是一个名叫curt.kennedy的用户，他在Playground中发现了GPT-4-32k的选项，并尝试了一个简单的API调用。他给出了一个设定，让GPT-4-32k扮演一位著名的后现代作家，为他写一段关于MC Hammer的小说。这是他的Playground截图：payload = {"model": "gpt-4-32k","messages": [{"role": "system", ...
在预训练阶段,上下文长度(seqlen)是 8k。GPT-4 的 32k 上下文版本是在预训练后对 8k 进行微调的基础上实现的。 Batch size 在集群上经过若干天的逐步提升,但到最后,OpenAI 使用了高达 6000 万的 batch size。当然,由于不是每个参数都看到所有参数,这只是每个专家的 batch size 大小为 750 万。
在 Chat Completions API 中新增新的函数调用，能让模型在需要的时候调用函数并生成对应的 JSON 对象作为输出；更新和更可操纵版本的 GPT-4 和 GPT-3.5 Turbo；16k 上下文版本的 gpt-3.5-turbo（标准的是 4k 版本）；最先进的嵌入模型（embeddings model）成本降低了 75%；gpt-3.5-turbo 输入 token 成本...
GPT-4的安全流水线包括两个主要部分:一组额外的安全相关RLHF训练提示,以及基于规则的奖励模型。基于规则的奖励模型(Rule-based Reward Model,RBRM)是一组zero-shot迷你GPT-4分类器,根据预定义的规则为特定动作或事件分配奖励。在这种模型中,奖励是根据事先定义的一组规则确定的,而不是从数据中学习得到的。这些...
GPT-4的安全流水线包括两个主要部分:一组额外的安全相关RLHF训练提示,以及基于规则的奖励模型。 基于规则的奖励模型(Rule-based Reward Model,RBRM)是一组zero-shot迷你GPT-4分类器,根据预定义的规则为特定动作或事件分配奖励。在这种模型中,奖励是根据事先定义的一组规则确定的,而不是从数据中学习得到的。这些分...