1、参数量：GPT-4 的大小是 GPT-3 的 10 倍以上。文章认为它 120 层网络中总共有 1.8 万亿个参数。2、确实是混合专家模型。OpenAI 能够通过使用混合专家（MoE）模型来保持合理成本。他们在模型中使用了 16 个专家模型，每个专家模型大约有 111B 个参数。这些专家模型中的 2 个被路由到每个前向传递。3、Mo...
而根据Jim Fan猜测，如果Mistral内部训练了34B×8E或者甚至100B+×8E级别的模型，那他们的能力很有可能已经无限接近GPT-4了。而在之前对于GPT-4结构的曝料中，大部分的信息也指向GPT-4很可能是由8个或者是16个MoE构成。为什么MoE能成为高性能大模型的必选项？简单来说，MoE是一种神经网络架构设计，在Transformer...
IT之家 7 月 13 日消息，外媒 Semianalysis 近日对 OpenAI 今年 3 月发布的 GPT-4 大模型进行了揭秘，其中包括 GPT-4 模型架构、训练和推理的基础设施、参数量、训练数据集、token 数、成本、混合专家模型（Mixture of Experts）等具体的参数和信息。▲ 图源 Semianalysis 外媒表示，GPT-4 在 120 层中总共...
但是,如果大型模型拒绝了草稿模型预测的 token,那么 batch 中剩余的部分将被丢弃,然后我们将继续使用大型模型进行解码。 有些阴谋论指出,新的 GPT-4 质量已经下降,这可能只是因为他们让推测式解码模型(speculative decoding model)将概率较低的序列传递给预测模型,从而导致了这种误解。 16、推理架构:推理运行在由 128...
不久之前,「天才黑客」乔治・霍兹(George Hotz)在接受一家名为 Latent Space 的 AI 技术播客采访时透露出一个小道消息,称 GPT-4 是由 8 个混合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。
架构图如下图所示,OpenAI 参考了 GLaM模型架构,但没有采用 GLaM模型中 MoE 和 Dense交替的方法,模型参数和 GPT-3(GPT-3.5的参数设置和 GPT-3一样)非常一致。Gating模块的具体实现没透露,有可能是简单的 Wx+b。图像输入有可能不是原始的 ViT,大小在几十B(10B~100B之间)。全部参数1T左右,并非220B*8=1760B...
有些阴谋论指出,新的 GPT-4 质量已经下降,这可能只是因为他们让推测式解码模型(speculative decoding model)将概率较低的序列传递给预测模型,从而导致了这种误解。 16、推理架构:推理运行在由 128 个 GPU 组成的集群上。在不同地点的多个数据中心存在多个这样的集群。推理过程采用 8 路张量并行(tensor parallelism)...
一直以来,大家都对 GPT-4 的模型架构、基础设施、训练数据集、成本等信息非常好奇。 奈何OpenAI嘴太严,很长时间以来,大家也都只是猜测这些数据。 不久之前,「天才黑客」乔治・霍兹(George Hotz)在接受一家名为 Latent Space 的 AI 技术播客采访时透露出一个小道消息,称 GPT-4 是由 8 个混合专家模型组成的...
一直以来,大家都对 GPT-4 的模型架构、基础设施、训练数据集、成本等信息非常好奇。 奈何OpenAI 嘴太严,很长时间以来,大家也都只是猜测这些数据。 不久之前,「天才黑客」乔治・霍兹(George Hotz)在接受一家名为 Latent Space 的 AI 技术播客采访时透露出一个小道消息,称 GPT-4 是由 8 个混合专家模型组成的...