2020年GPT-3做了1750亿的模型，这个模型在2022年取得了惊人效果。OpenAI的Jason Wei 写过一篇<Emergent Abilities of Large Language Models>进行阐述，当模型越来越大的时候，很多能力在小模型里看不到，但在大模型里显现，这就是最为大家所熟知的“涌现”。大算力，实现千亿级网络训练，一个模型几百万美金。GPT-...
目前很多开源的GPT类模型是基于GPT-2进行的结构修改或优化。GPT-32020年6月,OpenAI发表了另一篇关于GPT-3模型的论文(Language Models are Few-Shot Learners)。该模型的参数是GPT-2的100倍(175B),并且在更大的文本数据集(低质量的Common Crawl,高质量的WebText2,Books1,Books2和Wikipedia)上进行训练,从而获得更...
GPT-3 2020年6月,OpenAI发表了另一篇关于GPT-3模型的论文(Language Models are Few-Shot Learners)。该模型的参数是GPT-2的100倍(175B),并且在更大的文本数据集(低质量的Common Crawl,高质量的WebText2,Books1,Books2和Wikipedia)上进行训练,从而获得更好的模型性能。GPT-3实际上由多个版本组成的第3代家族,...
models = ["Qianfan-Chinese-Llama-2-7B", "gpt-3.5-turbo", "qwen-plus", "gpt-4o"] selected_model = st.selectbox("请选择一个大模型:", models) 定义了一个包含模型名称的列表,命名为models,其中包括四个模型:Qianfan-Chinese-Llama-2-7B,gpt-3.5-turbo,qwen-plus,和gpt-4o。在下拉框选择的时候...
生成式人工智能似乎正成为自动驾驶的时间奇点,其在智能汽车行业的作用超乎想象,世界模型的出现可以让人类摆脱驾驶规则的束缚,驰向所往。 一、世界模型(World Models) 当我们意图让自动驾驶模型识别一条“(禁止变道的)实线”,并基于此而禁止其变道,虽然短期来看是惊艳的,但长期来看,模型无法为机器预输入所有的世界模型...
The official gpt4free repository | various collection of powerful language models | o4, o3 and deepseek r1, gpt-4.1, gemini 2.5 chatbot reverse-engineering openai chatbots gpt language-model openai-api gpt-4 gpt4 chatgpt chatgpt-api openai-chatgpt chatgpt-free chatgpt-4 chatgpt4 gpt4-api...
https://openai.com/research/language-models-can-explain-neurons-in-language-models https://news.ycombinator.com/item?id=35877402 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/13d4b3o/language_models_can_explain_neurons_in_language/ https://techcrunch.com/2023/05/09/openais-new-tool-...
Triton 模型仓库格式及配置可参考: https://github.com/triton-inference-server/fastertransformer_backend/blob/main/all_models/gpt/fastertransformer/config.pbtxt 主要的配置改动有: 其中decoupled 设置为 True, 以支持流式返回 根据业务情况合理的设置 dynamic_batching 策略 ...
GPT-4在不同年龄段不同类别考试中均名列前茅,平均位列人类头部的10%行列;比如律师职业资格考试前10%,生物学奥赛前1%等。下图可以明显看到,两个版本的GPT-4胜出率很高。 MMLU benchmark上,碾压其他大模型。 多语言能力强大,特别是小语种能力也很出色。
在微调之外,对于那些需要更多定制化功能的组织机构,OpenAI 启动了自定义模型(Custom Models)计划,允许组织机构与 OpenAI 研究人员一起针对特定领域来训练定制化 GPT-4。这包括修改模型训练过程的每一步,从额外的领域特定预训练到运行针对特定领域的定制化 RL 训练后(post-training)过程。