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专家大约有1110亿个参数。其中，有两个专家模型被用于前向传播。虽然文献中大量讨论了选择每个token指向哪些专家的高级算法，但是据说，OpenAI用于GP...
相比之下，GPT-4的参数量只有2万亿，不过是人脑突触数量的百分之0.2，按照这样计算放到大脑里也就是芝麻粒的大小。有人就此发出感叹，AGI恐怕又是要遥遥无期了……纳米级建模带来新发现 具体来看，研究者获得了一个来自45岁女性癫痫患者的颞叶皮层组织样本，大小约为1立方毫米。样本经过快速固定、染色和树脂包埋后...
模型中还有约550亿个参数，被用做注意力机制的共享。每次的前向传播推理（生成一个token）中，GPT-4只需要使用大约2800亿参数和560TFLOPs。相比之下，纯密集模型每次前向传播需要大约1.8 万亿个参数和约3700 TFLOP 的计算量。数据集的构成OpenAI用13万亿的token训出了GPT-4。因为没有高质量的token，这个数据集还...
最近，他接受了一家名为 Latent Space 的 AI 技术播客的采访。在采访中，他谈到了 GPT-4，称 GPT-4 其实是一个混合模型。具体来说，它采用了由 8 个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。在...
1、参数量：GPT-4 的大小是 GPT-3 的 10 倍以上。文章认为它 120 层网络中总共有 1.8 万亿个参数。2、确实是混合专家模型。OpenAI 能够通过使用混合专家（MoE）模型来保持合理成本。他们在模型中使用了 16 个专家模型，每个专家模型大约有 111B 个参数。这些专家模型中的 2 个被路由到每个前向传递。3、...
每次的前向传播推理(生成一个token)中,GPT-4只需要使用大约2800亿参数和560TFLOPs。相比之下,纯密集模型每次前向传播需要大约1.8 万亿个参数和约3700 TFLOP 的计算量。 关于混合专家模型:混合专家是一种机器学习模型,通过将多个子模型(称为“专家”)的预测结果进行组合,以获得更好的总体预测效果。
GPT-4是个混合模型，由8个专家模型组成，每个模型都有2200亿个参数，这意味着GPT-4总参数量惊人达到了100万亿。形象地说，如果采用4B硬盘来存储这么多参数，需要用到16000万个硬盘。这种庞大的模型量级在之前的人工智能领域还是不可想象的。GPT-4的8个专家模型包括图像识别、机器翻译、语音识别、自然语言处理、量子...
IT之家 7 月 13 日消息，外媒 Semianalysis 近日对 OpenAI 今年 3 月发布的 GPT-4 大模型进行了揭秘，其中包括 GPT-4 模型架构、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）等具体的参数和信息。▲ 图源 Semianalysis 外媒表示，GPT-4 在 120 层中总共...
GPT-4每个head都有2200亿参数,是一个8路的混合模型。所以,混合模型是当你想不出办法的时候才会做的。OpenAI训练了相同模型8次,他们有一些小技巧。他们实际上进行了16次推断。 他特别强调,OpenAI做了8个混合专家模型,任何人可以花8倍资金都能训练出来。
个人感觉可能的出路有两个:一是研究如何设计通讯协议,在隐私无法被服务器端获取的情况下,让客户端拿到相应的回应(比如在客户端对于信息进行某些匿名化的变换后再传送到服务器);二是如何压缩大模型,使其能够更容易部署到本地上,现在的 GPT-4 模型有 100T 的参数量(想象一下,你需要有 400T 的硬盘才能把模型装...