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许多个epoch。在Scale AI和数据集内部，还包含了数百万行的指令微调数据。不过爆料作者说，在这些RLHF数据上，他们并没有找到太多信息。在预训练阶段的上下文长度达到了8K（seqlen），而32...
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...
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...
训练数据集:GPT-4在约13万亿tokens上训练。这不是指不同的token数量,是根据epochs计算使用的token数量。基于文本的数据集做了2次epoch训练,基于代码的数据集做了4次epoch训练。 GPT-4 32K:每一个预训练阶段都是8K的长度。32K的版本是8K预训练模型之后微调得到的。 Batch Size:batch size是逐渐上升的,在集群中经...
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Llama 2提升了三倍。同日，Meta CEO扎克伯格宣布基于Llama 3模型，Meta的AI助手现在已经覆盖Instagram、WhatsApp、Facebook等全系应用，并单独开启了网站。Llama 3一经发布，AWS、微软Azure...
GPT-4采用混合专家(MoE)架构,有约180亿参数,120层。每次前向传播只使用约280亿参数,大大减少了推理成本。 训练数据集包含约130万亿个token,其中代码数据有4轮epoch。数据集获取仍是主要瓶颈。 训练成本约为6300万美元,采用了8路tensor并行和15路流水线并行。推理成本比GPT-3大约高3倍。
Gemini训练数据量胜过GPT-4 Gemini之所以成为ChatGPT及背后GPT-4强大的竞争对手，是因为Google拥有大量资源，尤其是可用于训练AI模型的数据。Google在YouTube视频、Google图书、Google学术搜索以及搜索引擎产生的庞大结果，大部分训练数据是Google独有的，加上构建和训练大型语言模型方面拥有深厚的人才资源和多年经验，Google比...
目前看来,GPT-4级别的大模型,已经几乎用尽了互联网的公开数据来训练,大模型的进一步提升,单靠堆参数堆算力堆数据量这个方法已经快走到头了。接下来比拼的,会是合成数据与清洗高质量数据的能力。几个判断: 1.中国在算力上处于绝对劣势,在数据清洗与标记的人力上处于绝对优势,在数据的重要性超过算力后,或许能迎来反...
文章指出,GPT-4的模型参数在1.8万亿左右、13万亿训练数据、一次训练成本6300万美元等。 SemiAnalysis曾曝光过谷歌的内部文件“我们、OpenAI都没有护城河”,其真实性得到了验证。所以,此次爆料的GPT-4大模型数据,不少人认为比较靠谱。 例如,此次爆料的GPT-4的参数在1.8万亿左右。前几天著名黑客George Hotz在接受采访时...
1、按照讯飞自己的标准,V3.5已经对标GPT4,这种对标意义不大。重点还是要看英文是怎么对标的。当时V3训练数据量差着数量级,勉强对标最早发布时的chatGPT,对当时的chatGPT差距巨大。这次对标的是当前最佳GPT4,从表述上还是有点信心的,至少要在Gemini的水平吧。