GPT-4的推理权衡和架构 GPT-4有16个experts,每个token选两个进行推理。这意味着,batchsize为8的话,那么对每个expert来说,费老大劲load的expert的参数,其实只处理了batchsize为1的数据。这还是experts负载均衡的情况,更糟糕的是,可能一个expert处理了batchsize为8的数据,而其他expert可能是4、1或者0。 这也是为什...
图2 是 GPT4 读图理解后写的代码。图二右侧是 GPT4 的代码实际运行效果。 图3 中,我把 GPT4 写好的代码又重新在一个新窗口中,投给 GPT。让它自己理解这段代码,并画出一副预览图。图 4 是 GPT4 画出的预览图。 我又将图 4 中 GPT4 自己生成的图片描述投喂给了 Midjourney 5.2,生成的效果图非常...
第二，GPT 4技术报告里提到的LLM模型的“能力预测（Capability Prediction）”是个非常有价值的新研究方向...
We have gathered a lot of information on GPT-4 from many sources, and today we want to share. This includes model architecture, training infrastructure, inference infrastructure, parameter count, training dataset composition, token count, layer count, parallelism strategies, multi-modal vision adaptati...
GPT-4离正式发布已经过去四个多月，外界对于GPT-4模型架构、训练成本等信息一直非常好奇，奈何OpenAI嘴太严，丝毫不露风声，以至于马斯克多次斥责OpenAI不open。然而，世上没有不透风的墙。昨日，半导体分析机构SemiAnalysis 发布了一篇题为《GPT-4 Architecture， Infrastructure， Training Dataset， Costs，Vision， MoE...
OpenAI近期召开了开发者大会,同时也发布和开放了一些新的功能特性,比如新版本GPT-4 Turbo,支持128k上下文,知识截止更新到2023年4月,视觉能力、DALL·E3,文字转语音TTS等等全都对API开放,GPTs商店已经对Plus账户开放。 本文将对OpenAI截止到目前的大部分开放API能力进行介绍,注意的是这里使用的账号必须是绑定了信用卡的...
Finally, in the Pep-3K dataset, we applied the prompt engineering technique suggested byBang et al. (2023). They achieved 28 out of 30 correct answers. However, when we used the same model (ChatGPT-3.5) and sample size, the results yielded 15 correct answers. As expected, the newer mod...
For all other datasets, SingleR was performed separately within each tissue, and the input is the log-transformed and library-size normalized gene expression matrix. The built-in Human Primary Cell Atlas reference19 was used as the reference dataset for all SingleR annotations. SingleR generates ...
serverscolossalai run --nproc_per_node=4 train_sft.py \ --pretrain "/path/to/LLaMa-7B/" \ --model 'llama' \ --strategy colossalai_zero2 \ --log_interval 10 \ --save_path /path/to/Coati-7B \ --dataset /path/to/data.json \ --batch_size 4 \ --ac...
python src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py \ --input_dir /path/to/downloaded/llama/weights --model_size 7B --output_dir /output/path 报错解决: ValueError: Couldn't instantiate the backend tokenizer from one of: https://stackoverflow.com/questions/65431837/transformers-...