再让GPT-4 Turbo 进行名称的问题回答,Louis 发现,相比 GPT-4,GPT-4 Turbo 的能力有巨大的提升,在上下文长度为 32k 的条件下,GPT-4 Turbo 的平均检索正确 2.4 个人名、城市名与动物名,而 GPT-4 仅为 1.1 个。但是,和 Kamradt 一样,Louis 同样发现,即使是 GPT-4 Turbo,在更大的上下文大小上仍然表现不佳...
IT之家 11 月 7 日消息，OpenAI 于 3 月发布了 GPT-3.5 Turbo，而在今天的 OpenAI 首届开发者大会上，OpenAI 推出了 GPT-4 Turbo，这款模型正处于预览状态，号称对于开发者而言“比上代 GPT-4 便宜三倍”。据悉，GPT-4 Turbo 支持 128k 上下文，输入价格比 GPT-4 便宜了三倍，速率限制翻倍，知识库更新...
Epoch数量:针对基于文本的数据进行2个epoch的训练,而针对基于代码的数据进行了4个epoch 的训练。 在预训练阶段,GPT-4使用了8k 的上下文长度(seqlen),而32k的版本是基于预训练后的8K版本微调而来的。 在几天之内批大小在集群中逐渐增加。最终OpenAI使用的批大小达到了6000万,当然,由于并非每个专家模型都能看到所有 ...
Epoch数量:针对基于文本的数据进行2个epoch的训练,而针对基于代码的数据进行了4个epoch 的训练。 在预训练阶段,GPT-4使用了8k 的上下文长度(seqlen),而32k的版本是基于预训练后的8K版本微调而来的。 在几天之内批大小在集群中逐渐增加。最终OpenAI使用的批大小达到了6000万,当然,由于并非每个专家模型都能看到所有 ...
GPT-4 Turbo 功能更强大,并且对 2023 年 4 月之前的世界事件有所了解。它有一个 128k 的上下文窗口,因此它可以在单个提示中容纳相当于 300 多页的文本。我们还优化了其性能,因此我们能够以便宜 3 倍与 GPT-4 相比,输入代币的价格和输出代币的价格便宜 2 倍。
Epoch 数量：针对基于文本的数据进行了 2 个 epoch 的训练，而针对基于代码的数据进行了 4 个 epoch 的训练。此外，还有来自 ScaleAI 和内部的数百万行的指令微调数据。6、GPT-4 32K：在预训练阶段，GPT-4 使用了 8k 的上下文长度（seqlen）。而 32k 序列长度版本的 GPT-4 是在预训练后对 8k 版本进行微调...
其中一个(GPT-4-8K)的上下文窗口大小为8192个令牌,另一个(GPT-4-32K)可以处理多达32768个令牌,大约50页文本。有传言说GPT-4模型大概是GPT-3的100倍或1000倍。从训练的角度看,这么大的模型膨胀可能会消耗更多的训练资源和训练周期的过度延长。 ▲GPT-4与GPT-3.5的执行速度对比(来源:ARK投资) 根据ARK的分析...
一项研究发现,通过采用一种名为RMT的架构,可以将BERT模型的有效上下文长度增加到200万个token(大约相当于3200页文本),同时保持了较高的记忆检索准确性。 能容纳 50 页文档的输入框不够用,那几千页呢? 一个多月前,OpenAI 的 GPT-4 问世。除了各种出色的直观演示外,它还实现了一个重要更新:可以处理的上下文 toke...
首先，GPT-4 Turbo 比 GPT-4 更强大，支持 128k 上下文窗口，可以在单个 prompt 中处理超过 300 页的文本。更长的上下文意味着模型输出结果更加准确。其次，GPT-4 Turbo 能够了解更近、更丰富的世界知识，外部文档和数据库的截止日期更新到了 2023 年 4 月。与之相比，GPT-4 的知识库截止日期为 2021 年 9 ...
•使用术语和符号，让LLM倾向正确的上下文信息 如果你对如何处理请求有想法，请告诉LLM使用的具体方法。比如「解决这个不等式」应该改成「使用Cauchy-Schwarz定理求解这个不等式，然后应用完成平方」。要知道，这些语言模型在语言方面上比你想象的要复杂得多，即使是非常模糊的提示也会有所帮助。具体再具体：这不是谷歌...