也就是说，GPT-4的规模是GPT-3的10倍以上。此前网上流传的说法是，GPT-4的参数是1万亿，看来离实际情况还是低估了 为了保持合理的成本，OpenAI采用了MoE模型来进行构建。具体而言，GPT-4拥有16个专家模型，每个MLP专家大约有1110亿个参数。其中，有两个专家模型被用于前向传播。虽然文献中大量讨论了选择每个token...
GPT-4推理成本与拥有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...
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在接受采访时表示,GPT-4由8个混合模型组成每个模型参数为2200亿,数据上基本一致。 SemiAnalysis认为,OpenAI一直不对外公布GPT-4的核心数据,并不是因为风险问题,而是GPT-4大模型是可以复制的。事实上,像谷歌、Meta、Anthropic、百度、字节跳动、腾...
使得1.8万亿的GPT-4的参数扩展到2万亿左右。VisionModel是从头训练的,还不够成熟。Vision部分的一个作用是让代理可以月度网页,然后转换成图片和视频。部分数据是基于Latex与屏幕截屏训练的。还有YouTube视频,包括使用whisper翻译的脚本与抽帧结果。 推理架构:推理是在128个GPU集群上运行的,在不同的区域有不同的集群。...
在预训练阶段,上下文长度(seqlen)是 8k。GPT-4 的 32k 上下文版本是在预训练后对 8k 进行微调的基础上实现的。 Batch size 在集群上经过若干天的逐步提升,但到最后,OpenAI 使用了高达 6000 万的 batch size。当然,由于不是每个参数都看到所有参数,这只是每个专家的 batch size 大小为 750 万。
GPT-4作为一款拥有1.8万亿参数和13万亿token训练数据的AI巨头,其强大的性能和功能为自然语言处理领域带来了新的突破。然而,如此庞大的模型规模也带来了诸多挑战,如计算资源需求、过拟合风险以及训练成本等。为了克服这些挑战,OpenAI的研发团队在模型优化、数据选择和硬件投入等方面做了大量工作。
GPT-4采用混合专家(MoE)架构,有约180亿参数,120层。每次前向传播只使用约280亿参数,大大减少了推理成本。 训练数据集包含约130万亿个token,其中代码数据有4轮epoch。数据集获取仍是主要瓶颈。 训练成本约为6300万美元,采用了8路tensor并行和15路流水线并行。推理成本比GPT-3大约高3倍。
根据爆料，OpenAI的GPT-4在规模、架构、训练数据集、成本等方面都进行了详细揭露。爆料文章作者是来自SemiAnalysis的Dylan Patel和Gerald Wong。他们透露，GPT-4拥有1.8万亿参数，且采用了MoE（混合专家模型）架构，训练数据集规模达到了13万亿token。为了控制成本，OpenAI采用了MoE模型进行构建，具体包括16个...
Llama 3系列最大模型规模将超过4000亿参数,英伟达科学家Jim Fan认为,这一版本未来的推出将意味开源社区的一个分水岭,开源模型将一举翻越GPT-4这一高峰。 ▲Jim Fan对Llama 3表示赞叹 Llama 3模型基于超过15T个token的公开数据预训练,其中数据量是Llama 2的七倍,代码量也增至四倍。此外,Llama 3的训练效率比Llama...