5. GPT 3.5模型 - RLHF 6. GPT4 模型 - Model optimization 总结 最近总结梳理了GPT系列的模型的一些关键技术,我接触GPT还是GPT3比较火的时候,当时认为生成式Decoder还在Toy阶段,只能干一些简单的任务,到了2023年,Decoder模型成为了LLM的主流,然后一系列围绕LLM的显存优化,分布式训练技术就出来了,模型的size增大以...
GPT的直译就是Generative Pre-trained Transformer（生成型预训练变换模型）。GPT1的训练参数是1.1亿个，GPT2是15亿个，GPT3是1750亿个。当到达GPT3时，量变推动了质变。GPT3基于人类的文章、编程逻辑、解题思路涌现出“理解指令”“模仿例子”“分步解题”等原本科学家都没有想到的“能力”。各模型训练参数数量 ...
参数数量确实是深度学习性能的一个重要指标，但OpenAI清楚地认识到，要实现AGI，还需要解决许多其他挑战。通过创新的模型设计、训练技巧和数据处理方法，OpenAI正在逐步缩小AI与人类智能之间的差距，为未来的技术革新和社会应用奠定基础。GPT-5：实现原始AGI的里程碑 l GPT-5的技术成就 GPT-5代表了OpenAI在追求通用人工...
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 层使用相同的权重矩阵
5.训练时间和资源:GPT-3的训练过程需要使用大量的计算资源,包括了数千个图形处理器(GPU)和大量的存储空间。 总的来说,GPT-3是一个庞大的语言模型,具有超过1000亿个参数,可以生成高质量的自然语言文本。这使得GPT-3在各种任务中都能取得出色的表现,如问答、文本生成、翻译等。©...
Claude 3.5 Sonnet不仅将AGI的倒计时推至75%，更是成为了第一个测试分数高于最聪明的人类博士分数的模型。图片来源：Life Architect 据Life Architect数据显示，Claude 3.5 Sonnet在研究生级推理（GPQA）、本科级知识（MMLU）和编码能力（HumanEval）上都刷新了SOTA。其中，在MMLU上，它得分90.4；在GPQA上，得分...
直到Meta AI发布了一篇论文，直接复现了一遍GPT-3，效果不输原版，还全开源了出来，从代码、模型到部署，服务一条龙，从此1750亿参数全量GPT-3触手可得。论文链接：https://arxiv.org/abs/2205.01068 仓库链接：https://github.com/facebookresearch/metaseq/tree/main/projects/OPT Meta并且还给模型改了个名字OPT...
表中，{2,3,4,5}D{+,-}表示2、3、4、5位数加法或减法，2Dx代表2位数乘法，1DC代表1位数复合运算。无需微调 前文也说到了，达到这样的效果，不需要梯度更新，不需要微调。只需要指定任务、展示少量演示，来与模型文本交互，就能使其完成任务。这样一来，一方面，对于新任务，就不需要重新收集大量带标签的数据...
算力方面，「源1.0」共消耗约4095PD（PetaFlop/s-day）。相对于GPT-3消耗3640PD计算量得到1750亿参数，计算效率大幅提升。如果说，让「源1.0」一天24小时不间断「阅读」的话，只需要16天就可以看完近五年中文互联网的几乎全部内容。嗯？原来已经把近5年的中文互联网内容全学完了？u1s1，「源1.0」yyds！成果...