这篇工作证明了通过LLMs技术，文本嵌入的质量可以得到显著提升。 研究人员使用了专有的LLMs（如GPT-4），在多种语言环境下生成了多样化的合成数据，并结合Mistral模型强大的语言理解能力，在竞争激烈的MTEB基准测试中取得了SOTA。与现有的多阶段方法相比，既简单又高效，不再需要中间预训练的环节。用网友的话说就是“...
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...
美东时间6月27日周四，OpenAI公布，其研究人员训练了一个基于 GPT-4 的模型，它被称为 CriticGPT，用于捕捉ChatGPT 代码输出中的错误。简单来说就是，CriticGPT让人能用 GPT-4 查找 GPT-4 的错误。它可以写出使用者对ChatGPT响应结果的批评评论，从而帮助人类训练者在RLHF期间发现错误。OpenAI发现，如果通过Critic...
3. 开源多模态对话模型：我们开源了VL-Vicuna，类GPT-4多模态对话模型，可实现高质量的多模态对话：图2：VL-Vicuna的交互实例一、动机介绍1.1 背景LLM在多模态理解领域掀起了一股从传统预训练视觉语言模型（VLM）到基于大语言模型的视觉语言模型（VL-LLM）的变革。通过为LLM接入视觉模块，VL-LLM可以继承已有LLM的...
1.1 GPT 模型简介 在自然语言处理问题中，可从互联网上下载大量无标注数据，而针对具体问题的有标注数据却非常少，GPT 是一种半监督学习方法，它致力于用大量无标注数据让模型学习 “常识”，以缓解标注信息不足的问题。其具体方法是在针对有标签数据训练 Fine-tune 之前，用无标签数据预训练模型 Pretrain，并保证...
一、AI公司创业新路子：用GPT-4生成内容训练模型 开发者利用OpenAI最先进的模型GPT-4作为资源，来帮助加速他们的研究和开发过程。他们会向模型提问，来获得有关特定问题的洞见和建议。比如 ：这行代码有什么问题？然后利用答案来改进他们自己的模型。一位帮助开发者构建对话式AI的创始人估计，他的客户中约有一半从...
VL-Vicuna，可实现高质量的多模态对话：图 ２：VL-Vicuna 的交互实例一、动机介绍1.1 背景2023 年是 AI 元年，以 ChatGPT 为代表的大语言模型 (LLM) 大火。LLM 除了在自然语言领域显示出巨大的潜力之外，也开始逐渐辐射到其他相关领域。比如，LLM 在多模态理解领域掀起了一股从传统预训练视觉语言模型 (VLM)...
OpenAI表示,对GPT-4而言,训练后的对齐(Alignment)是提高性能和改善体验的关键。从技术上看,人类反馈强化学习(RLHF)微调仍然是GPT-4的要点。考虑到LLM领域的竞争格局和 GPT-4 等大型模型的安全隐患,OpenAI暂时还未公布GPT-4的模型架构、模型大小、训练技术。 GPT-4解读图片(原文为英文,由作者翻译为中文) 相对于GP...
模型框架 首先爆料作者认为，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。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...
GPT-4的预训练模型是预训练语言模型。它是一种基于Transformer架构的深度学习模型，通过大规模的文本数据预训练得到，可以理解和生成自然语言文本。GPT-4在预训练过程中使用了大量的文本数据，包括网页、书籍、新闻、社交媒体等，通过学习这些数据的语言结构和语义信息，从而具备了强大的语言生成和理解能力。预训练图像模型...