3 Model Architecture Most competitive neural sequence transduction models have an encoder-decoder structure [5, 2, 35]. Here, the encoder maps an input sequence of symbol representations (x1, ..., xn) to a sequence of continuous representations z = (z1, ..., zn). Given z, the decoder...
最近Pylan Patel和Gerald Wong爆料了GPT-4部分关键技术细节;笔者从各方情报来看,这份爆料真实性还是非常高的,本篇论文总结一下相关要点。 内容很硬核,注意收藏,反复研读。 模型结构(Model Architecture ) 参数规模:GPT-4是GPT3的10倍大小,大约1.8 trillion参数,120层。 为了提高模型的容量(参数量),同时控制成本,需...
有些阴谋论指出，新的 GPT-4 质量已经下降，这可能只是因为他们让推测式解码模型（speculative decoding model）将概率较低的序列传递给预测模型，从而导致了这种误解。16、推理架构：推理运行在由 128 个 GPU 组成的集群上。在不同地点的多个数据中心存在多个这样的集群。推理过程采用 8 路张量并行（tensor parallelis...
Learn to build a GPT model from scratch and effectively train an existing one using your data, creating an advanced language model customized to your unique requirements.
这里的目标是将训练算力与推理算力分离,所以对于任何将被部署的模型来说,训练超过 DeepMind 的 Chinchilla-optimal 是有意义的。(拾象注:增加训练数据量使模型过度学习,是增加小模型能力、降低推理成本的策略。)这也是为什么要使用稀疏模型架构(sparse model architecture)的原因,这种架构下的推理并不需要激活所有参数。
架构研究(Architecture research) 计算机集群扩展(Compute cluster scaling) 分布式训练基础设施(Distributed training infrastructure) 硬件正确性(Hardware correctness) 数据(Data) 对齐数据(Alignment Data) Training run babysitting 部署& 后训练(Deployment & post-training) ...
在之前提到,Transformer使用了teacher-forcing的方式训练,并且Transformer的解码器本身就是自回归模型(autoregressive model),因此单解码器本身就可以轻松地在文本数据中使用teacher-forcing的方式进行无监督训练。预训练结束后,根据具体任务,只需少量的标签数据进行监督学习来进行微调。
2006年,美国英伟达公司(NVIDIA)推出了第一款通用计算GPU(图形处理单元)芯片并将其命名为CUDA(Compute Unified Device Architecture)。在此之前,GPU本是专门用于图形渲染与计算的芯片处理器,常用于计算机图形学相关的应用(如图像处理,游戏场景实时计算渲染,视频播放与处理等)。CUDA允许通用目的的并行计算,使原本仅能调用CPU...
优化& 架构(Optimization & architecture) Training run babysitting 长上下文部分的工作细分为: 长上下文研究(Long context research) 长上下文内核(Long context kernels) 视觉部分的工作细分为: 架构研究(Architecture research) 计算机集群扩展(Compute cluster scaling) ...
优化& 架构(Optimization & architecture) Training run babysitting 长上下文部分的工作细分为: 长上下文研究(Long context research) 长上下文内核(Long context kernels) 视觉部分的工作细分为: 架构研究(Architecture research) 计算机集群扩展(Compute cluster scaling) ...