而就在今天上午，媒体semianalysis的Dylan Patel和Gerald Wong发表了一篇题为《GPT-4 Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, Vision, MoE》的文章，曝光了GPT-4从模型架构、模型训练到成本的所有细节，GPT-4又被“开源”了？文章中详细介绍了GPT-4的架构、训练和推理的基础设施、参数量、训练数据集...
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...
但是放到今天，在2美元/每H100小时的条件下，预训练可以在大约8,192个H100上进行，只需要55天，费用为2150万美元。上图显示了一些已公开的先进模型各自的参数数量和token。图中的线是谷歌DeepMind的Chinchilla缩放观测值（平滑了较大的误差条），线上的每一点都显示了使用该参数和token数训练模型所需的理论FLOPS 不...
而Eureka的关键所在，就是通过上下文来实现了人类水平的奖励算法设计。简单来说，就是用GPT-4的零样本生成、代码编写以及上下文改进功能，对奖励执行策略进行优化，由此通过强化学习来进行复杂的技能。研究人员提出了一种混合梯度架构，外循环运行 GPT-4 来细化奖励函数（无梯度），而内循环运行强化学习来训练机器人控制...
训练费用 OpenAI训练GPT-4所使用的浮点操作数(FLOPS)约为2.15x10^25,使用了大约25,000块A100 GPU,在90至100天的时间内运行,利用率在32%至36%之间。其中,非常低的利用率部分是由于大量的失败导致需要重启检查点。上述提到的中断非常昂贵。 另一个原因是在这么多GPU之间进行全局归约操作是非常昂贵的,尤其是如果我...
OpenAI训练GPT-4的FLOPS约为2.15e25,在大约25000个A100上训练了90到100天,利用率在32%到36%之间。故障数量过多也是极低利用率的原因,这会导致需要重新从之前的检查点开始训练。 另一个原因是这么多GPU之间的all-reduce非常昂贵。 如果OpenAI云计算的成本是差不多1美元/每A100小时的话,那么在这样的条件下,仅这次...
高效的炼丹：GPT-4 模型太大每次训练成本很高，但同时训练模型时很像炼丹需要做很多实验，如果这些实验都要在真实环境下跑一遍的话谁也承受不了。为此，OpenAI 搞了所谓的 predictable scaling，就是可以用万分之一的成本来预测各个实验的结果（loss 和 human eval)。这把大模型训练从碰运气的炼丹升级成了「半科学...
训练成本:一次的训练的成本为6300万美元 OpenAI训练GPT-4的FLOPS约为2.15e25,在大约25000个A100上训练了90到100天,利用率在32%到36%之间。故障数量过多也是极低利用率的原因,这会导致需要重新从之前的检查点开始训练。 另一个原因是这么多GPU之间的all-reduce非常昂贵。
GPT-4背后有两个关键因素：数据和计算。数据是训练语言模型的原材料，计算是训练语言模型的动力。GPT-4使用了超过1000亿个词（约500TB）的文本数据进行预训练，这些数据来自于互联网上各种类型和领域的文本资源，例如维基百科、新闻、社交媒体、书籍、论文等等。这些数据覆盖了丰富和多样的知识和信息，为GPT-4提供了...
基于Transformer模型的最常见变体被称为“自回归”(autoregressive)模型(图2),包括GPT-3、GPT-4和ChatGPT。自回归模型以准确预测下一个token为学习目标。在每次训练时,模型的目标是根据先前的tokens预测语料库中抽样序列的下一个token。在第一次预测时,模型使用随机参数初始化,预测结果并不准确。随着每次预测的进行,...