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...
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32k的版本是基于预训练后的8K版本微调而...
这包括模型架构、训练基础设施、推理基础设施、参数数量、训练数据集组成、令牌数量、层数量、并行策略、多模态视觉适应、不同工程权衡背后的思考过程、实施的独特技术以及他们如何减轻与庞大模型推理相关的一些最大瓶颈。GPT-4最有趣的方面是理解他们为什么做出某些架构决策。此外，我们将概述在A100上训练和推理GPT-4的成...
如上图所示，对比预训练有益于XLM-Rlarge，在相同数据上微调时，其检索性能提高了8.2个点，与之前的研究结果一致。然而，对于基于Mistral-7B的模型，对比预训练对模型质量几乎没有影响。这意味着广泛的自回归预训练使LLMs能够获取良好的文本表示，只需要进行最少限度的微调即可将其转化为有效的嵌入模型，而无需对比...
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 Hotz)在接受一家名为 Latent Space 的 AI 技术播客采访时透露出一个小道消息,称 GPT-4 是由 8 个混合专家模型组成的...
在微调之前,使用第1步生成的Eval数据集对基本模型gpt-3.5-turbo进行Eval。 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,O...
OpenAI用13万亿的token训出了GPT-4。因为没有高质量的token,这个数据集还包含了许多个epoch。 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。
训练数据:利用生成的合成数据和包含13个公共数据集的集合, 在采样后得到约180万个样例。为了与一些先前的工作进行公平比较,还报告了仅有标签监督的MS-MARCO数据集的结果。 主要结果 ▲表1 如上表所示,本文提出的模型“E5mistral-7b +...
最终，Llama 3在超过15万亿个token上进行了预训练，而这些token都是从公开可用的来源收集的。它的训练数据集比Llama 2的大7倍，并且包含4倍多的代码。为了应对多语言场景，Llama 3的预训练数据集中有超过5%是高质量的非英语数据，涵盖了30多种语言。同时，为了让训练数据具有足够高的质量，Meta开发了一系列数据过滤...
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、...