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 ...
在此之前我们知道,调用GPT的API收费方式是按照“token”计费,一个token通常对应大约 4 个字符,而1个汉字大致是2~2.5个token。 在GPT-4之前,token的限制大约在4096左右,大约相当于3072个英文单词,一旦对话的长度超过这个限制,模型就会生成不连贯且无意义的内容。 然而,到了GPT-4,最大token数为32768个,大约相当于2...
预训练 transformer 通常具有 512(例如 BERT)或 1024 个(例如 BART)token 的个上下文窗口,这对于目前许多文本摘要数据集(XSum、CNN/DM)来说是足够长的。 但16384 并不是生成所需上下文长度的上限:涉及长篇叙事的任务,如书籍摘要(Krys-´cinski et al.,2021)或叙事问答(Kociskýet al.,2018),通常输入超过 ...
已经解锁这一版本的网友，让其访问了数百个来自卸载HyperWrite用户的数据点，GPT-4便准确地告诉他接下来该做怎样的改进。他称赞道，GPT-4 32k是世界上最好的产品经理。32k都这么厉害了，那么，有了100K岂不更强了。显然，OpenAI的强大对手Anthropic最先占据了优势。100K token的上下文长度，意味着，你可以在Claude...
除了各种出色的直观演示外，它还实现了一个重要更新：可以处理的上下文 token 长度默认为 8k，但最长可达 32K（大约 50 页文本）。这意味着，在向 GPT-4 提问时，我们可以输入比之前长得多的文本。这使得 GPT-4 的应用场景大大扩展，能更好地处理长对话、长文本以及文件搜索和分析。不过，这一记录很快就被打破...
谷歌去年5月在这方面做的更为极致，他们将图片、文字、机器坐标等数据全部Token化，AI经过训练后分类掌握各种经验，然后根据实际情况，匹配对应Token中的经验，一下就拥有了完成600多种任务的能力。GPT-4这次实现的多模态进化则是再前进了一步，以前图片数据训练出的AI也就是用于生成图片，或者识别某些具体的物品，...
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。
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。
13万亿个token的GPT4,困于数据短缺 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来完成基础模型对高质量训练数据...