OpenAI用13万亿的token训出了GPT-4。这个数据集不单单是包含了13万亿的token，而且因为没有高质量的token，这个数据集还包含了许多个epoch。在Scale AI和数据集内部，还包含了数百万行的指令微调数据。不过爆料作者说，在这些RLHF数据上，他们并没有找到太多信息。在预训练阶段的上下文长度达到了8K（seqlen），而32...
5、数据集：GPT-4 的训练数据集包含约 13 万亿个 token。这些 token 是重复计算之后的结果，多个 epoch 中的 token 都计算在内。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...
OpenAI用13万亿的token训出了GPT-4。 这个数据集不单单是包含了13万亿的token,而且因为没有高质量的token,这个数据集还包含了许多个epoch。 在Scale AI和数据集内部,还包含了数百万行的指令微调数据。 不过爆料作者说,在这些RLHF数据上,他们并没有找到太多信息。 在预训练阶段的上下文长度达到了8K(seqlen),而32...
13万亿个token的GPT4,困于数据短缺 文| 乌鸦智能说 大模型就要没弹药了,训练数据成为大模型升级的最大拦路虎。 《纽约时报》报道,为了训练GPT4,OpenAI使用其旗下语音转文字模型Whisper挖掘了超100万小时的YouTube数据作为其训练模型。而另一端,社交媒体巨头Meta高层也在讨论收购出版社 Simon & Schuster来完成基础模型...
这与很多纯密集模型每次前向传播需要大约1.8万亿参数和3700TFLOPs形成了鲜明的对比。 数据集的构成 OpenAI用13万亿的token训出了GPT-4。 这个数据集不单单是包含了13万亿的token,而且因为没有高质量的token,这个数据集还包含了许多个epoch。 在Scale AI和数据集内部,还包含了数百万行的指令微调数据。
数据集的构成 OpenAI用13万亿的token训练出了GPT-4。 这个数据集不单单是包含了13万亿的token,而且因为没有高质量的token,这个数据集还包含了许多个epoch。 在Scale AI和数据集内部,还包含了数百万行的指令微调数据。 不过爆料作者说,在这些RLHF数据上,他们并没有找到太多信息。
GPT-4的训练数据集包括约13万亿个token。在训练过程中，对基于文本的数据进行2个epoch的训练，对基于代码的数据进行4个epoch的训练。此外，使用来自ScaleAI和内部的数百万行微调数据，对模型进行进一步的优化和调整。这些多样化的数据来源为GPT-4的训练提供丰富的素材，并有助于提高其在各种任务上的性能和泛化能力。三...
5、数据集:GPT-4 的训练数据集包含约 13 万亿个 token。这些 token 是重复计算之后的结果,多个epoch中的 token 都计算在内。 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。
训练数据 OpenAI大约在13万亿token数据上训练了GPT-4。这些训练数据是重复计算之后的结果,多个 Epoch 中的 token 都计算在内。据悉,谷歌的大模型PaLM 2也使用了大约5万亿token的训练数据。 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 ...
OpenAI用13万亿的token训出了GPT-4。 这个数据集不单单是包含了13万亿的token,而且因为没有高质量的token,这个数据集还包含了许多个epoch。 在Scale AI和数据集内部,还包含了数百万行的指令微调数据。 不过爆料作者说,在这些RLHF数据上,他们并没有找到太多信息。