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...
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...
3、MoE 路由：尽管文献中对于选择将每个 token 路由到哪个专家模型的高级路由算法进行了大量讨论，但据称 OpenAI 在当前的 GPT-4 模型中采用了相当简单的路由方式。该模型大约使用了 550 亿个共享参数来进行注意力计算。4、推理：每次前向传递的推理（生成 1 个 token）仅利用约 2800 亿个参数和约 560 TFLOP ...
家人们,GPT-4的参数可能还真不止1万亿! 近来,美国知名骇客George Hotz在接受采访时透露,GPT-4由8个220B模型组成。 这么算来,8 x 220B = 1.76万亿。 就连PyTorch的创建者Soumith Chintala对此也深信不疑。 GPT-4:8 x 220B专家模型用不同的数据/任务分布和16-iter推理进行训练。 如果真是这样的话,GPT-4...
GPT-4 预训练阶段的上下文长度为 8k，32k 版本是对 8k 微调的结果，训练成本相当高，外媒表示，8x H100 也无法以每秒 33.33 个 Token 的速度提供所需的密集参数模型，因此训练该模型需要导致极高的推理成本，以 H100 物理机每小时 1 美元计算，那么一次的训练成本就高达 6300 万美元（约 4.51 亿元人民币）...
可以看到，不同模型人格确实不同——GPT-4属于INTJ，ChatGPT属于ENTJ，而70亿参数的Bloom为ISTJ……而从下图我们能清晰的看到，不同模型在四大维度的具体表现并不一致，有的很倾向性很明显，比如ChatGPT就特别E、特别N，GPT-4则特别N、特别T；反而Bloom7b和BaiChuan13b，左边的值和右边的概率比基本为1:1。除此...
近日,有网友在分析了GPT-3和其他语言模型之后大胆预测,GPT-4将会达到GPT-3的57倍!而「开源版本」则会达到和GPT-3同等的规模。 对于机器学习来说,参数可以算得上算法的关键:它们是历史的输入数据,经过模型训练得来的结果,是模型的一部分。 一般来说,在NLP领域,参数数量和复杂程度之间具有正相关性。而OpenAI的GPT...
GPT-4模型是第四代大型语言模型（LLM），Braun将LLM称为“游戏规则改变者”，它们教会机器理解自然语言，意味着人类将不再独享这项技能。这一模型是通过GPT技术实现的。GPT全称为Generative Pre-trained Transformer，是一种使用人工神经网络的深度学习技术，能够使机器像人一样聊天交流并进行创作。而说到GPT-4，就不...
3.模型参数成为秘密 我们知道,GPT-3.5模型的参数量为2000亿,GPT-3的参数量为1750亿,但这一情况在GPT-4被改变了。 OpenAI在报告中表示: 考虑到竞争格局和大型模型(如GPT-4)的安全影响,本报告没有包含有关架构(包括模型大小)、硬件、训练计算、数据集构造、训练方法或类似内容的进一步细节。