与拥有1750亿参数的Davinchi模型相比,GPT-4的成本是其3倍,尽管其前馈参数只增加了1.6倍。这主要是因为GPT-4需要更大的集群,并且实现的利用率更低。 作者认为,在用128 个A100 GPU进行推理的情况下,GPT-4的8k序列长度每1000个标记的成本为0.0049美元,而在128个H100上推理GPT-4的8k序列长度每1000个标记的成本为0....
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...
受益于AI大模型参数量、训练数据量加大,GPT-4的参数已经达到1.8万亿、训练数据达到13万亿,迭代速度明显变快,带动ChatBot等AI应用快速渗透。 另一边,受益于AI创新、硬件升级,带动全球消费电子市场向好。 伴随华为三折叠、苹果iPhone16的推出,2024年国内第二、第三季度智能手机出货量分别增长9.64%、3.60%,消费电子终端迎...
一、Meta稳坐开源模型榜首，第三代真人评估胜过GPT-3.5 Meta表示，他们的新一代模型Llama 3将与当前最好的闭源模型相媲美。他们希望通过解决开发者的反馈意见来提高Llama 3的实用性，并继续在大语言模型的使用和部署方面发挥领导作用。Meta秉承了开源精神，使社区能够在模型开发阶段就能够使用它们。今天发布的模型是Ll...
大模型的三烧:烧钱,烧芯片,烧数据, | 运行和训练大模型就是三“烧”:烧钱、烧芯片、烧数据。烧数据GPT3的参数量为1750亿,而GTP4的参数量是GTP3的20倍,计算量是GTP3的10倍,未来GTP5的参数量将达到GTP3的100倍,计算量将飙升至200到400倍。国内企业有没有那么多的开源数据拿来训练?这是一个难以回答的问题...
Q:ERNIE参数量级的增长? A:参数会逐渐上升的。跨模态是比较重要的方向。文心大模型是源于行业的,每一步迭代更新都和行业紧密相关,这是最核心的底层逻辑。 Q:目前和GPT-4是半年左右的差距,有可能将这一差距缩短吗? A:会的。目标是GPT-4、GPT-5逐渐拉平,基于百度现有研发资源,基于初级版本内测过程中的问题修复...
1.大模型参数量是否存在上限,也就是参数多了智能水平也不会提升。2.智能是否会是全才,个人认为很可能就是跟人类一样,在参数量存在上限的情况下,机器智能也是按领域智能,不存在各方面都是全才智能。3.智能发展终态就是人类多了一个硅晶的仆人。5.其它请补充。附:GPT-4 1750亿个参数GPT-4 5000亿-1万亿个参数...
目前看来,GPT-4级别的大模型,已经几乎用尽了互联网的公开数据来训练,大模型的进一步提升,单靠堆参数堆算力堆数据量这个方法已经快走到头了。接下来比拼的,会是合成数据与清洗高质量数据的能力。几个判断: 1.中国在算力上处于绝对劣势,在数据清洗与标记的人力上处于绝对优势,在数据的重要性超过算力后,或许能迎来反...
34B参数量超越GPT-4!「数学通用大模型」MAmmoTH开源:平均准确率最高提升29% 在人工智能领域,模型参数量的提升一直是研究者们关注的焦点。近日,一款名为MAmmoTH的数学通用大模型在开源后引发了广泛关注。相较于GPT-4,34B参数量的MAmmoTH在平均准确率方面实现了29%的提升,这一突破性成果再次证明了深度学习技术在自然语...
其中MAmmoTH-7B模型在MATH(竞赛级数据集)上的准确率达到了35%,超过了最好的开源7B模型(WizardMath)25%,MAmmoTH-34B模型在MATH上的准确率达到了46%,甚至超过了GPT-4的CoT结果。 数学推理领域新王:MAmmoTH 在数学推理任务上,开源和闭源的大型语言模型(LLM)之间存在巨大的性能差距,目前基准数据集上的sota仍然是GPT-...