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。不过爆料作者说...
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 的计算量。相比之下,纯密集模型每次前向传递需要大约 1.8 万亿个参数和约 3700 TFLOP 的计算量。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 ...
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、token数、成本、混合专家模型(Mixture of Experts,MoE)等非常具体的参数和信息。 同时还“深扒了”在不同的路线选择上,OpenAI面临的各类权衡,并直言,对GPT-4而言,最有趣的是理解OpenAI为什么会做出某些架构决策。 值得注意的是,Dylan Pate...
与过往GPT模型一样,GPT-4是使用公开可用的数据进行训练的,包括来自公共网页的数据以及OpenAI许可的数据。 GPT-4在上下文窗口方面保持了之前的桂冠,默认为8k个token(token是模型处理文本的基本单位),上限为32k个token。一般来说,上下文窗口更大的模型越能记住最近对话的内容,而窗口较小的模型在对话过程中容易忘记上文...
原来,这次更新,将模型的上下文窗口token数提到了足足10万,相当于7.5万个单词!这意味着,大模型“记性”不好的缺陷现在得到补强,我们可以直接丢给它上百页上万字的材料,比如财报、技术文档甚至是一本书。而它都能在一分钟之内帮你分析总结完毕!要知道,之前市面上几乎所有AI聊天机器一次都只能读取有限数量的...
ChatGPT 能处理的最大序列是 4K 个 token,而 OpenAI 开放了 8k 和 32k 的两个模型,其中每个汉字大概占用 2 到 2.5 个 token。GPT-4 的 token 根据指示和回应分别计价(表 2),其中 32k 的价格是 8k 的两倍,对比 ChatGPT 的每 1000token 的 0.02 美元,GPT-4 要贵了 15 倍左右。
5月份,ChatGPT最强竞争对手的——Claude,一口气将聊天上下窗口token数,直接提到了10万。差不多,一次能记住并理解一本书所有的内容。 这一更新,直接屠榜各大自媒体平台。 而现在,GPT-4借助插件商店中的工具,也可以突破上限,甚至突破10万token的限制,一次可以阅读、消化「超巨量」的内容。
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 ...
在人工智能领域,GPT-4无疑是一款重量级模型,其拥有1.8万亿巨量参数,13万亿token的训练数据,以及OpenAI公司花费的6300万美元的研发成本。GPT-4是一种自然语言处理(NLP)模型,其规模和复杂度在业内无出其右。本文将深入解析GPT-4的参数规模、训练数据以及研发成本等方面,并探讨这些因素对GPT-4性能和功能的影响。
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。