这台超级计算机的性能和稳定性都非常出色，使得GPT-4的训练过程非常顺利，没有出现任何意外或故障。GPT-4的训练时间大约为6个月，消耗了约5000万美元的电费。除了数据和计算，GPT-4还有一个重要的因素：安全和对齐（safety and alignment）。安全和对齐是指让语言模型能够符合人类的价值观和期望，避免产生有害或不恰...
为了实现这一点,语音模式是一个由三个独立模型组成的管道:一个简单的模型将音频转录为文本,GPT-3.5 或 GPT-4 接收文本并输出文本,第三个简单模型将该文本转换回音频。这个过程意味着智能的主要来源 GPT-4 会丢失大量信息——它无法直接观察音调、多个扬声器...
模型验证和调整：在训练过程中，需要定期使用验证集（Validation Set）来检查模型的性能。如果模型在验证集上的性能停止提升，或者开始下降，那么就可能需要停止训练，或者调整训练参数。有时也会使用交叉验证（Cross-validation）等技术来评估模型的性能。以上就是GPT-4的训练过程。这个过程需要大量的数据、计算资源和时间...
到今年年底,许多公司将拥有足够的计算资源来训练一个与GPT-4规模相当的模型。 专家权衡机制 MoE是一种在推理过程中减少参数数量的好方法,同时仍然增加参数数量,这对于每个训练标记来编码更多信息是必要的,因为获取足够高质量的标记非常困难。如果OpenAI真的试图达到最佳性能,他们实际上需要训练两倍数量的标记。 话虽如此...
下面将介绍这些模型的发展历程,并了解它们在近两年的时间里是如何演变的。我们从目标和概念、使用的数据集、模型架构和实现细节以及性能评估4个方面介绍。 一、GPT-1 通过生成预训练(GPT-1)提高语言理解: 在这项工作之前,大多数最先进的NLP模型都是使用监督学习专门针对特定任务进行训练的,如情绪分类、文本蕴涵等。
Flamingo模型共包含4个部分:预训练好的LM和Vision Encoder,以及新引入的Perceiver Resampler和gated cross-attention layers,训练过程前两个部分是冻结的,只有后两个模块是训练的。 训练Flamingo模型所采用的训练数据集是文本和图像交叠的多模态数据集,如下图所示: 这其实包含3个部分,首先是M3W数据集,这是从互联网...
如果在这个过程中,OpenAI 给 GPT-5 的训练打好了基础,完成了多模态大模型的前期攻关,即使 GPT-4 已经被其他的大语言模型超越,OpenAI 也不慌了。个人认为,多模态很可能就是人卷人的最后一代了,再未来的模型开发和演进说不定就以 AGI 为主力了。也就是说,这次赢了,可能就赢到最后了。
1.2 模型实现 在预训练 Pretrain 部分,用 u 表示每一个 token(词),当设置窗口长度为 k,预测句中的第 i 个词时,则使用第 i 个词之前的 k 个词,同时也根据超参数Θ,来预测第 i 个词最可能是什么。简言之,用前面的词预测后面的词。 具体方法是代入 Transformer 模型,下式中的模型由 L 组隐藏层组成,...
OpenAI选择16个专家的原因之一是因为在许多任务上更多的专家模型很难泛化。使用更多的专家模型也更难实现收敛。在如此庞大的训练过程中，OpenAI选择在专家模型数量上反而更为保守。此外，使用较少的专家模型还有助于他们的推理基础架构。在切换到混合专家模型推理架构时，存在各种困难的取舍和权衡。
文章称，他们从许多来源收集了大量有关 GPT-4 的信息，包括模型架构、训练基础设施、推理基础设施、参数量、训练数据集组成、token 量、层数、并行策略、多模态视觉适应、不同工程权衡背后的思维过程、独特的实现技术以及如何减轻与巨型模型推理有关的瓶颈等。作者表示，GPT-4 最有趣的方面是理解 OpenAI 为什么做出...