在每次的前向传播推理（生成一个token）中，GPT-4只需要使用大约2800亿参数和560TFLOPs。这与很多纯密集模型每次前向传播需要大约1.8万亿参数和3700TFLOPs形成了鲜明的对比。数据集的构成 OpenAI用13万亿的token训出了GPT-4。这个数据集不单单是包含了13万亿的token，而且因为没有高质量的token，这个数据集还包含了...
举个例子,GPT2的训练数据就是40G,GPT3的训练数据则高达570G,约为GPT2的15倍。高达3000亿token的GPT3开启了大语言模型千亿级token训练的先河。 大语言模型训练数据规模 数据规模固然重要,但数据质量也同样不容忽视,有失偏颇的数据可能会造成潜在的刻板歧视和偏见,比如最近引起巨大争议的Meta图像生成案,不能生成白人...
参数数量:GPT-4比GPT-3大10倍,估计参数数量在120层、1.8万亿左右。 MoE架构:即Mixture-of-Experts架构,这部分信息已经确认,OpenAI通过利用MoE架构保持一定的成本,包含16个Experts,每一个都是一个MLP.2,约1110亿参数,每个前向传播都被路由到这些专家中 MoE路由:尽管公开的技术文档中说了很多高级的路由功能,包括每...
GPT-4的参数和训练数据的规模显著提升了其在自然语言处理(NLP)任务中的性能。具体而言,GPT-4在文本生成、问答、翻译等多个任务上均表现出了卓越的性能。此外,GPT-4还具备强大的多模态处理能力,可以处理图像和文本数据的输入输出。这使得GPT-4在处理复杂的图文混合问题时具有显著优势。 然而,GPT-4的性能也并非没有...
本报告旨在详细介绍GPT-4的参数量,以便更好地了解其技术特点和应用前景。 二、模型大小 GPT-4的参数量达到了100万亿个,比GPT-3的1750亿个增加了约57倍。这种大规模的参数数量使得GPT-4能够处理更复杂、更广泛的任务,并具备更强大的语言理解和生成能力。 三、训练数据 GPT-4的训练数据量也达到了前所未有的水平...
清华博士秦禹嘉表示,Llama 3就揭示了一个严峻且悲观的现实:在不改变模型架构的情况下,将数据量从2万亿(2T)增加到15万亿(15T),就能大力出奇迹。 这也就意味着,从长远来看,基座模型的发展机会,只能独属于大公司。 而考虑到Scalng...
答案解析:根据知识库内容,GPT-4是GPT-1数据量的1.5万倍,即15000倍。 点击查看答案&解析 你可能感兴趣的试题 单项选择题 ChatGPT是由哪家公司推出的?() A.GoogleB.MicrosoftC.OpenAID.Amazon答案解析:根据知识库内容,ChatGPT是由OpenAI于2022年11月推出的。 点击查看答案&解析 单项选择题 检测时代的数据工程要求...
ChatGPT-3.5和ChatGPT-4都是由OpenAI开发的大型语言模型,它们之间存在一些显著的区别。 1、训练数据量 ChatGPT-3.5:1750亿个参数 ChatGPT-4:数万亿个参数 ChatGPT-4的训练数据量和模型架构更大,因此它的训练时间和成本也会更高。训练一个ChatGPT-4模型需要耗费数百万美元的成本和数百万小时的计算时间。
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...