2007年谷歌做的最大模型就是7-gram,虽然看到的也是万亿的Token、千亿的参数,但是n相对现在而言是非常小的。而现在的n一般可达到2048,GPT-4的context size可达32K,这是非常重要的一个进展,有效解决了长距离依赖问题。 深度神经网络最后输出层采用的是Soft-max,所以它天然就是一个Smooth的模型,不存在零概率问题。 ...
context size 从 512 增加到 1024 。 batch size使用512。 模型改动个比较小,但是在训练数据和模型参数都有较大的提升。比如训练语料用了40GB的web pages,是GPT的10倍。模型参数达到15亿。随着模型参数和训练数据的提升,模型的性能提升也比较明显,下图是在一些数据集表现。 Zero-shot results on many datasets GPT...
context size:从512增加到1024 batch size:调整到了512 15亿的参数量(L-48-H-1600)(bert large参数量是3亿) Experiments 训练了4个版本的GPT2,具体实验和扩展内容Generalization vs Memorization我就水过去了,有兴趣可以看原文或者这篇笔记 图10 GPT2的四个版本 图源:https://jalammar.github.io/illustrated-...
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。 Batch size 指的是每一次迭代 (iteration) 或者前向传递 (forward pass) 的训练样本数量。模型训练中会把数据分批次来训练,Batch...
GPT-2将词汇表提升到50257,最大的上下文大小 (context size) 从GPT的512提升到了1024,batchsize从512提升为1024。此外还对Transformer做出了小调整,标准化层放到没每个sub-block之前,最后一个Self-attention后又增加了一个标准化层;改变了残差层的初始化方法等等。
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。
所以 4 的 32k，还有多模接口完全不敢放出去，算力根本扛不住。现在第一优先级就是降低 4 的推理成本，目标是如 3.5 Turbo 一样不降低性能给推理成本降低10倍。一些临时方案只能是如降低 Speculative Decoding 的拒绝概率这样，但看网友反应好像觉得性能下降了。等给 Long-Context 的场景解决了，再考虑多模态的...
s.truncate(model_context_size * 3 / 1.3) 我们已经依靠上述方法取得了很大进展,并且该方法足够灵活,可以满足我们的需求。 经验3:通过流式 API 改善延迟并向用户显示变速输入的单词是 ChatGPT 一项重大的用户体验创新 我们曾经认为这只是一个噱头,但实际上用户对「变速输入字符」的反应非常积极 —— 这感觉就像是...