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...
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“...
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...
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...
就在刚刚，OpenAI的GPT-4又被业内人士「开源」了！其中包括GPT-4的架构、训练和推理的基础设施、参数量、训练数据集、token数、成本、混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）等非常具体的参数和信息。尤其是，在不同工程背后，OpenAI究竟是怎样权衡的。以及在巨型模型推理时，如何跨越其中最大的瓶颈。如此重磅的...
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)...
3月15日凌晨，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4。GPT-4实现了以下几个方面的飞跃式提升：强大的识图能力；文字输入限制提升至2.5万字；回答准确性显著提高；能够生成歌词、创意文本，实现风格变化。 点评： 1、GPT-4多项指标相比GPT-3.5版本提升显著，并且已经升级到ChatGPT中。 2、GPT-4可接受文本和图像...
GPT base GPT base 模型能够理解并生成自然语言或者代码,但并未接受指令遵循方面的训练。这些模型旨在替代 OpenAI 之前的 GPT-3 base 基础模型,且使用旧版 Completions API。OpenAI 推荐大多数用户直接使用 GPT-3.5 或者 GPT-4。 使用政策 在用户数据处理上,OpenAI 强调用户数据始终归用户所有。
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,...
文章指出,GPT-4的模型参数在1.8万亿左右、13万亿训练数据、一次训练成本6300万美元等。 SemiAnalysis曾曝光过谷歌的内部文件“我们、OpenAI都没有护城河”,其真实性得到了验证。所以,此次爆料的GPT-4大模型数据,不少人认为比较靠谱。 例如,此次爆料的GPT-4的参数在1.8万亿左右。前几天著名黑客George Hotz在接受采访时...