3 -Word Embedding结构,大约1%~30%,和模型最终的大小相关,模型越大,这一层占比越小 Feed Forward 结构和 Attention 结构 差不多是 2:1 的参数量。 模型尺寸和参数量的关系 参数量随着层数增加而线性增加,但是和层内embedding的维度成平方的关系 为什么没有输出层的参数? 因为Word Embedding 和最后的 Prediction...
IT之家注:在性能方面,谷歌 TPU v5p 在bfloat16精度下,可以实现459 teraFLOPS;在Int8精度下,可以实现918 teraOPS。 谷歌TPU v5p 配备 95GB 的 HBM3 内存,内存带宽为 2.76TB / sec,每个 Pod 最多有 8960 个加速核心,并自研搭载 600GB/sec 芯片互联主控,可以更快、更准确地训练 AI 模型。 与TPU v4 相...
IT之家注:在性能方面,谷歌 TPU v5p 在bfloat16精度下,可以实现459 teraFLOPS;在Int8精度下,可以实现918 teraOPS。 谷歌TPU v5p 配备 95GB 的 HBM3 内存,内存带宽为 2.76TB / sec,每个 Pod 最多有 8960 个加速核心,并自研搭载 600GB/sec 芯片互联主控,可以更快、更准确地训练 AI 模型。 与TPU v4 相...
文章披露,字节搭建起的万卡集群,能在1.75天内完成GPT-3规模模型(175B)的训练。 具体来说,字节提出了一个名为MegaScale的生产系统,旨在解决在万卡集群上训练大模型时面临的效率和稳定性挑战。 在12288块GPU上训练1750亿参数大语言模型时,MegaScale实现了55.2%的算力利用率(MFU),是英伟达Megatron-LM的1.34倍。 论文还...
人类对 GPT-3 175B 模型生成的约 500 词文章的判断准确率为 52%，不过相比于 GPT-3 control 模型（没有语境和不断增加的输出随机性且只具备 1.6 亿参数的模型），GPT-3 175B 生成的文本质量要高得多。 OpenAI 研究人员在以上 10 项任务中测试了 GPT-3 做简单计算的能力，且无需任何任务特定的训练。 Op...
这个挑战，不仅要在表现能力上不能败北，而且还要比GPT-3更环保更开放。这个更优秀的就是Meta AI复刻GPT-3的大模型OPT-175B。机智客看到相关释义，OPT全称Open Pre-trained Transformer Language Models，即“开放的预训练Transformer语言模型”。没错，复刻你，还要打败你。比你开放比你高效能。正因为为了更环保更“...
根据 OpenAI 的统计，人类对 GPT-3 175B 模型生成的约 500 词文章的判断准确率为 52%，不过相比于 GPT-3 control 模型（没有语境和不断增加的输出随机性且只具备 1.6 亿参数的模型），GPT-3 175B 生成的文本质量要高得多。果然很暴力啊！「牙牙学语」，GPT-3 的造句能力 给出一个新单词及其定义，造出...
然而,模型的性能并不遵循对数线性趋势,对于175B模型来说,则需要至少增加两个数量级的训练数据才能达到80%的解决率。 在GSM8K训练集上对6B模型进行微调后,当模型被允许进行1次猜测(左)或100次猜测(右)时,回答的正确率 其中,test@N来表示在允许模型对每个问题进行N次单独猜测时,至少正确解决一次问题的百分比。
模型规模分为175B和6B两种，且训练模式也分为上述的强化学习的三种变体任务。最后结果中，可以看到第一棵子树RL和全树RL的总结任务最接近于人类的水平：并且，也有超过5%的175B模型的摘要被打到了6分（满分7分），超过15%的摘要被打到5分：研究团队也在最近提出的BookSum数据集上进行了测试，结果比现有的长文本...
在比较有难度的MultiArith和GSM8K数学测试中,用GPT-3最新版本Text-davinci-002 (175B)做了更深入实验。 如果给8次尝试机会取最好结果,还能进一步提升准确率至93%。 在错误结果分析中研究人员还发现,很多问题中其实AI的推理过程是正确的,只是答案无法收敛至...