3 -Word Embedding结构,大约1%~30%,和模型最终的大小相关,模型越大,这一层占比越小 Feed Forward 结构和 Attention 结构 差不多是 2:1 的参数量。 模型尺寸和参数量的关系 参数量随着层数增加而线性增加,但是和层内embedding的维度成平方的关系 为什么没有输出层的参数? 因为Word Embedding 和最后的 Prediction...
GPT-3 175B 有 1750 亿(175B)的模型参数,整个完整训练需要 3.14E11(TFLOPS)的每秒浮点运算量。 如果是NVIDIA 80GB A100 GPU, 理论算力是 312 TFLOPS,Megatron 利用tensor parallel和pipeline parallel并行技术能达到 51.4% 的利用率,也即是每秒能完成 160 TFLOPS。 所以需要的 GPU 时为:3.14E11 / 160 = 1.9...
3写在最后 通过OpenAI所展现出的10个数学实例是看出，使用验证方法比单纯扩大参数要更加智能，但缺点是并不稳定。比如在另一个问题实例中，仅有175B验证模型输出正确结果：小明是一所私立学校的院长，他有一个班。小红是一所公立学校的院长，他有两个班，每个班的人数是小明班级人数120人的1/8。问两所学校的总...
在MultiArith数据集上的准确率结果显示，MathPrompter的表现优于所有的Zero-shot和Zero-shot-CoT基线，将准确率从78.7% 提升到 92.5%可以看到，基于175B参数GPT3 DaVinci的MathPrompter模型的性能与540B参数模型以及SOTA的Few-shot-CoT方法相当。从上表可以看到，MathPrompter的设计可以弥补诸如「生成的答案有时会有...
根据OpenAI 的统计,人类对 GPT-3 175B 模型生成的约 500 词文章的判断准确率为 52%,不过相比于 GPT-3 control 模型(没有语境和不断增加的输出随机性且只具备 1.6 亿参数的模型),GPT-3 175B 生成的文本质量要高得多。果然很暴力啊! 「牙牙学语」,GPT-3 的造句能力 ...
模型规模分为175B和6B两种，且训练模式也分为上述的强化学习的三种变体任务。最后结果中，可以看到第一棵子树RL和全树RL的总结任务最接近于人类的水平：并且，也有超过5%的175B模型的摘要被打到了6分（满分7分），超过15%的摘要被打到5分：研究团队也在最近提出的BookSum数据集上进行了测试，结果比现有的长文本...
在比较有难度的MultiArith和GSM8K数学测试中,用GPT-3最新版本Text-davinci-002 (175B)做了更深入实验。 如果给8次尝试机会取最好结果,还能进一步提升准确率至93%。 在错误结果分析中研究人员还发现,很多问题中其实AI的推理过程是正确的,只是答案无法收敛至...
IT之家 12 月 7 日消息,谷歌在推出全新大语言模型 Gemini 1.0 之外,还宣布了增强版 Tensor Processing Unit(TPU)芯片,最新型号为 TPU v5p。 谷歌目前已经在 YouTube、Gmail、Google Maps、Google Play 和Android等产品服务中使用 TPU 芯片,最新版本是谷歌迄今为止功能最强大、可扩展性最强和最灵活的 AI 加速器...
IT之家 12 月 7 日消息,谷歌在推出全新大语言模型 Gemini 1.0 之外,还宣布了增强版 Tensor Processing Unit(TPU)芯片,最新型号为 TPU v5p。 谷歌目前已经在 YouTube、Gmail、Google Maps、Google Play 和 Android 等产品服务中使用 TPU 芯片,最新版本是谷歌迄今为止功能最强大、可扩展性最强和最灵活的 AI 加速...
IT之家注:在性能方面,谷歌 TPU v5p 在bfloat16精度下,可以实现459 teraFLOPS;在Int8精度下,可以实现918 teraOPS。 谷歌TPU v5p 配备 95GB 的 HBM3 内存,内存带宽为 2.76TB / sec,每个 Pod 最多有 8960 个加速核心,并自研搭载 600GB/sec 芯片互联主控,可以更快、更准确地训练 AI 模型。