而就在今天上午，媒体semianalysis的Dylan Patel和Gerald Wong发表了一篇题为《GPT-4 Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, Vision, MoE》的文章，曝光了GPT-4从模型架构、模型训练到成本的所有细节，GPT-4又被“开源”了？文章中详细介绍了GPT-4的架构、训练和推理的基础设施、参数量、训练数据集...
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...
但是放到今天，在2美元/每H100小时的条件下，预训练可以在大约8,192个H100上进行，只需要55天，费用为2150万美元。上图显示了一些已公开的先进模型各自的参数数量和token。图中的线是谷歌DeepMind的Chinchilla缩放观测值（平滑了较大的误差条），线上的每一点都显示了使用该参数和token数训练模型所需的理论FLOPS 不...
高效的炼丹：GPT-4 模型太大每次训练成本很高，但同时训练模型时很像炼丹需要做很多实验，如果这些实验都要在真实环境下跑一遍的话谁也承受不了。为此，OpenAI 搞了所谓的 predictable scaling，就是可以用万分之一的成本来预测各个实验的结果（loss 和 human eval)。这把大模型训练从碰运气的炼丹升级成了「半科学...
训练机器人，AI比人类更拿手！英伟达最新AI AgentEureka，用GPT-4生成奖励函数，结果教会机器人完成了三十多个复杂任务。比如，快速转个笔，打开抽屉和柜子、抛球和接球。尤其是转笔这个技能，要知道靠人类逐帧制作动画，也是非常困难的。最终，Eureka在超过80%的任务中都超越人类专家，让机器人平均性能提升到50%以上。...
OpenAI训练GPT-4的FLOPS约为2.15e25,在大约25000个A100上训练了90到100天,利用率在32%到36%之间。故障数量过多也是极低利用率的原因,这会导致需要重新从之前的检查点开始训练。 另一个原因是这么多GPU之间的all-reduce非常昂贵。 如果OpenAI云计算的成本是差不多1美元/每A100小时的话,那么在这样的条件下,仅这次...
OpenAI训练GPT-4的FLOPS约为2.15e25,在大约25000个A100上训练了90到100天,利用率在32%到36%之间。故障数量过多也是极低利用率的原因,这会导致需要重新从之前的检查点开始训练。 另一个原因是这么多GPU之间的all-reduce非常昂贵。 如果OpenAI云计算的成本是差不多1美元/每A100小时的话,那么在这样的条件下,仅这次...
机器之心报道。 一直以来,大家都对 GPT-4 的模型架构、基础设施、训练数据集、成本等信息非常好奇。 奈何 OpenAI 嘴太严,很长时间以来,大家也都只是猜测这些数据。 不久之前,「天才黑客」乔治・霍兹(George H…
一、在训练数据中过滤掉不合适的内容，并使用人工反馈进行调整。二、在训练过程中使用对抗测试（adversarial testing）来检测和纠正模型的错误或偏差。三、在输出结果中使用保护栏（guardrails）来拒绝或警告不合规的请求或内容。四、在模型发布前与多位专家进行咨询和评估，包括人工智能安全和安全领域的专家。五、在模型...
构建向量索引查询引擎,调用gpt-4根据训练数据集生成新的训练数据。 回调处理程序OpenAIFineTuningHandler收集发送到gpt-4的所有消息及其响应,并将这些消息保存为.jsonl (jsonline)格式,OpenAI API端点可以使用该格式进行微调。 OpenAIFinetuneEngine是通过传入gpt-3....