这篇工作证明了通过LLMs技术，文本嵌入的质量可以得到显著提升。 研究人员使用了专有的LLMs（如GPT-4），在多种语言环境下生成了多样化的合成数据，并结合Mistral模型强大的语言理解能力，在竞争激烈的MTEB基准测试中取得了SOTA。与现有的多阶段方法相比，既简单又高效，不再需要中间预训练的环节。用网友的话说就是“...
不久之前，「天才黑客」乔治・霍兹（George Hotz）在接受一家名为 Latent Space 的 AI 技术播客采访时透露出一个小道消息，称 GPT-4 是由 8 个混合专家模型组成的集成系统，每个专家模型都有 2200 亿个参数（比 GPT-3 的 1750 亿参数量略多一些），并且这些模型经过了针对不同数据和任务分布的训练。虽然此...
美东时间6月27日周四，OpenAI公布，其研究人员训练了一个基于 GPT-4 的模型，它被称为 CriticGPT，用于捕捉ChatGPT 代码输出中的错误。简单来说就是，CriticGPT让人能用 GPT-4 查找 GPT-4 的错误。它可以写出使用者对ChatGPT响应结果的批评评论，从而帮助人类训练者在RLHF期间发现错误。OpenAI发现，如果通过Critic...
首先爆料作者认为，GPT-4在120层中总共包含了1.8万亿参数，而GPT-3只有约1750亿个参数。也就是说，GPT-4的规模是GPT-3的10倍以上。此前网上流传的说法是，GPT-4的参数是1万亿，看来离实际情况还是低估了 为了保持合理的成本，OpenAI采用了MoE模型来进行构建。具体而言，GPT-4拥有16个专家模型，每个MLP专家大约...
快科技6月28日消息，OpenAI公布了一个基于GPT-4训练的模型CriticGPT，主要用于捕捉ChatGPT代码输出中的错误。简单来说，通过这一模型，人类训练者可以利用GPT-4查找并改进GPT-4自身的不足，OpenAI的实验显示，在CriticGPT的辅助下，训练师发现错误的能力提升了60%。CriticGPT的工作机制包括对ChatGPT提供的代码进行评审...
3. 开源多模态对话模型：我们开源了VL-Vicuna，类GPT-4多模态对话模型，可实现高质量的多模态对话：图2：VL-Vicuna的交互实例一、动机介绍1.1 背景LLM在多模态理解领域掀起了一股从传统预训练视觉语言模型（VLM）到基于大语言模型的视觉语言模型（VL-LLM）的变革。通过为LLM接入视觉模块，VL-LLM可以继承已有LLM的...
VL-Vicuna，可实现高质量的多模态对话：图 ２：VL-Vicuna 的交互实例一、动机介绍1.1 背景2023 年是 AI 元年，以 ChatGPT 为代表的大语言模型 (LLM) 大火。LLM 除了在自然语言领域显示出巨大的潜力之外，也开始逐渐辐射到其他相关领域。比如，LLM 在多模态理解领域掀起了一股从传统预训练视觉语言模型 (VLM)...
训练成本:OpenAI训练GPT-4的FLOPS约2.15e25,在2.5万个A100上训练了90-100天左右时间(MFU约32%到36%),如果是一个A100约1美元,那么训练成本约6300万美元(如果现在使用H100可能只要2150万美元)。 MoE的取舍:使用MoE之后做了很多取舍,包括推理的处理困难,因为每个模型都用来生成文本。这意味着生成的时候有的可以使用,...
4 GPT-4的训练信息 OpenAI表示,在过去2年的GPT-4的研发中,超算和训练技术表现出至关重要的价值。(据称是数百人搞2年) OpenAI与Azure的超算团队一起,共同设计了针对大模型训练的超级计算机,为GPT-4的训练提供了关键的算力支撑和研发加速。(微软爹的钞能力) OpenAI在GPT-4技术报告中,甚至把Supercomputing lead和...
GPT-4的模型预训练过程主要包括以下几个步骤：数据收集：首先需要收集大量多模态数据，包括文本、图像、语音等。数据处理：对于收集到的数据，需要进行预处理，包括数据清洗、分词、预处理等。模型架构：根据需求和任务，设计适合的模型架构，包括Transformer架构、多头注意力机制等。模型训练：使用收集到的多模态数据进行...