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...
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。这种极低的利用率，部分原因是故障数量过多，这就会导致需要重新从之前的检查点开始训练。比如上面提到的气泡成本。这种情况浪费的训练成本极高。另一个原因是这么多GPU之间的all-reduce非常昂贵。此图表假设，无法...
9、训练成本：OpenAI 在 GPT-4 的训练中使用了大约 2.15e25 的 FLOPS，使用了约 25,000 个 A100 GPU，训练了 90 到 100 天，利用率（MFU）约为 32% 至 36%。这种极低的利用率部分是由于大量的故障导致需要重新启动检查点。如果他们在云端的每个 A100 GPU 的成本大约为每小时 1 美元，那么仅此次训练的...
2019 年发布的 RoBERTa Large 训练成本约为 160,000 美元。2023 年，OpenAI 的 GPT-4 和 Google 的 Gemini Ultra 的训练成本预计分别约为 7800 万美元和 1.91 亿美元。图 1.3.22 显示了 AI Index 估计的所有 AI 模型的训练成本。如图所示，随着时间的推移，模型训练成本急剧增加。如图 1.3.23 所示，对...
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...
文章指出,GPT-4的模型参数在1.8万亿左右、13万亿训练数据、一次训练成本6300万美元等。 SemiAnalysis曾曝光过谷歌的内部文件“我们、OpenAI都没有护城河”,其真实性得到了验证。所以,此次爆料的GPT-4大模型数据,不少人认为比较靠谱。 例如,此次爆料的GPT-4的参数在1.8万亿左右。前几天著名黑客George Hotz在接受采访时...
Wang告诉每经记者，相比之前只支持文本的模型来说，多模态模型肯定会提升在算力、训练方面的成本。2月27日，微软发布了KOSMOS-1多模态语言模型，支持进行图像内容的理解并对话。据该论文，在多模态模型的训练过程中，不止会用到文本数据，还包括任意交错的文本和图像、图像标题数据。这样一来，训练难度肯定有所增加。
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。在这样的条件下,根据云计算费率,如果 OpenAI 云计算的成本是差不多 1 美元/每 A100 小时的话,可能产生高...
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...
GPT-4预训练阶段的上下文长度为8k,32k版本是对8k微调的结果,训练成本相当高。 据报道,8x H100也无法以每秒33.33个Token的速度提供所需的密集参数模型,因此训练该模型需要导致极高的推理成本,以H100物理机每小时1美元计算,那么一次的训练成本就高达6300万美元(约4.51亿元人民币)。为此,OpenAI选择使用云端的A100 GPU...