【特点1】GPT4.1 最强的是编码能力 相关性能测评得分如下: 【特点2】指令遵循能力(也就是理解人类复杂语言的能力,比如复杂提示词、或多轮对话中的上下文意思连贯性捕获),也远超GPT-4o(即便是最小版本的GPT-4.1 nano版): 【特点3】GPT4.1的长文本处理能...
OpenAI正式在API中推出全新的GPT-4.1系列模型，包括GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano三款新成员。引入首个Nano模型：GPT-4.1 nano是OpenAI迄今最快、最便宜的模型，虽然小，但能力不俗（MMLU 80.1%, GPQA 50.3%），同样拥有100万Token上下文，非常适合需要低延迟的场景。对此，OpenAI的CEO Sam Altma...
首款nano模型：低成本、低延迟 GPT-4.1 nano 主打轻量化，成本仅为 GPT-4o 的 1/20，延迟降低一半，适合分类、自动补全等简单任务，MMLU 基准得分仍达 80.1%。GPT-4.1 nano 是有史以来最便宜、最快的模型。GPT-4.1 nano 已经比DeepSeek都便宜 视觉 GPT-4.1 系列在图像理解方面非常强大，尤其是 GPT-...
GPT-2模型不同参数版本的架构可视化，差异巨大。如下是有150亿参数GPT-2（XL），以及有1.24亿参数GPT-2（Small）。这个3D模型可视化还展示了，大模型生成内容的每一步。这里，Bycroft主要分解了OpenAI科学家Andrej Karpathy打造的轻量级的GPT模型——NanoGPT，参数量为85000。地址：https://bbycroft.net/llm 看过...
NanoGPT是karpathy在23年开源的复现GPT2规模LLM的项目:https://github.com/karpathy/nanoGPT。 项目代码简洁易理解,且无特别依赖,给定语料本地笔记本即可快速训练自己的小规模的因果语言模型。 requiremenets.txt 2.1 项目解析 项目页面 项目主要代码:
“NanoGPT 是用于训练和微调中型尺度 GPT 最简单、最快的库” ——前特斯拉AI总监、NanoGPT作者Andrej Karpathy 源码解读-model.py class LayerNorm(nn.Module): def __init__(self, ndim, bias): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.ones(ndim)) self.bias = nn.Parameter(torch....
GPT-4.1系列:多模态能力的全面升级 作为GPT-4.0的继任者，GPT-4.1系列被认为是OpenAI在多模态AI领域的又一力作。报道称，GPT-4.1将进一步提升在文本、图像和音频处理上的表现，带来更快的响应速度和更高的准确性。除了主模型外，OpenAI还将推出GPT-4.1mini和GPT-4.1nano，这两款轻量化版本旨在为资源受限...
GPT-2模型不同参数版本的架构可视化,差异巨大。如下是有150亿参数GPT-2(XL),以及有1.24亿参数GPT-2(Small)。 这个3D模型可视化还展示了,大模型生成内容的每一步。 这里,Bycroft主要分解了OpenAI科学家Andrej Karpathy打造的轻量级的GPT模型——NanoGPT,参数量为85000。
nanogpt在进行模型切片以实现推理过程算力共享,并特别关注多头注意力机制时,可以采用多种策略来优化资源的分配和利用。以下是一些可能的方法: 1. 多头并行与数据并行结合 在nanogpt的推理过程中,可以结合多头并行和数据并行来提高算力共享的效率。具体地,每个GPU或计算设备可以处理输入数据的一部分,并在这些设备上并行地...
GPT-2模型不同参数版本的架构可视化,差异巨大。如下是有150亿参数GPT-2(XL),以及有1.24亿参数GPT-2(Small)。 这个3D模型可视化还展示了,大模型生成内容的每一步。 这里,Bycroft主要分解了OpenAI科学家Andrej Karpathy打造的轻量级的GPT模型——NanoGPT,参数量为85000。