最近，他接受了一家名为 Latent Space 的 AI 技术播客的采访。在采访中，他谈到了 GPT-4，称 GPT-4 其实是一个混合模型。具体来说，它采用了由 8 个专家模型组成的集成系统，每个专家模型都有 2200 亿个参数（比 GPT-3 的 1750 亿参数量略多一些），并且这些模型经过了针对不同数据和任务分布的训练。在...
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-4:8 x 220B专家模型用不同的数据/任务分布和16-iter推理进行训练。 如果真是这样的话,GPT-4的训练可能更加有效。 1.76万亿「八头蛇」? 在GPT-4还未放出之前,GPT-3有1750亿个参数,一众网友猜测GPT-4岂不是要逆天,最起码1万亿。 而George在接受Latent Space的采访时,对GPT4架构的描述着实让人震惊。
GPT-4的模型参数大约是GPT-3 (公布参数为1750亿)的10 倍以上。SemiAnalysis认为,其在120 层网络中总共有1.8万亿参数。 OpenAI通过使用混合专家 (MoE) 模型能够将成本保持在合理水平。在GPT-4模型中使用了 16个专家模型,每个MLP专家大约有1110亿个参数。每个前向传递都会路由其中2个专家。 虽然OpenAI在文献中大量...
外媒表示，GPT-4 在 120 层中总共包含了 1.8 万亿参数，而 GPT-3 只有约 1750 亿个参数。而为了保持合理的成本，OpenAI 采用混合专家模型来进行构建。IT之家注：混合专家模型（Mixture of Experts）是一种神经网络，该系统根据数据进行分离训练多个模型，在各模型输出后，系统将这些模型整合输出为一个单独的任务...
一般来说，在NLP领域，参数数量和复杂程度之间具有正相关性。而OpenAI的GPT-3则是迄今为止最大的语言模型之一，有1750亿个参数。那么，GPT-4会是什么样子的？近日有网友就对GTP-4及其「开源版」GPT-NeoX进行了大胆的预测。作者认为，GPT-4的参数或许可以达到10T，是现在GPT-3模型的57倍还多，而GPT-NeoX的规模...
GPT-4是个混合模型，由8个专家模型组成，每个模型都有2200亿个参数，这意味着GPT-4总参数量惊人达到了100万亿。形象地说，如果采用4B硬盘来存储这么多参数，需要用到16000万个硬盘。这种庞大的模型量级在之前的人工智能领域还是不可想象的。GPT-4的8个专家模型包括图像识别、机器翻译、语音识别、自然语言处理、量子...
11、推理成本:GPT-4 的推理成本是 1750 亿参数的 Davinci 模型的 3 倍。这主要是因为 GPT-4 需要更大规模的集群,并且达到的利用率要低得多。 据估计,在用 128 个 A100 GPU 进行推理的情况下,8k 版本 GPT-4 推理的成本为每 1,000 个 token 0.0049 美分。如果使用 128 个 H100 GPU 进行推理,同样的 ...
1月3日,三言科技报道,微软与华盛顿大学联合发表的一篇医疗论文意外揭示了OpenAI的GPT-4系列模型参数,令人瞩目。根据这篇论文,GPT-4的参数已达到惊人的1.76万亿,而其子系列GPT-4o和GPT-4o mini的参数则出乎意料,分别为2000亿以及仅80亿。更有趣的是,其他相关模型如o1-preview和o1-mini的参数也分别为3000亿和1000...