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...
据悉，GPT4有着超1.8万亿参数和13万亿token的训练数据。13万亿，相当于自1962年开始收集书籍的牛津大学博德利图书馆存储的单词数量的12.5倍。这些数据来源于新闻报道、数字书籍、Facebook社交平台数据。不过在这之前，我们并不知道还有基于视频转录的文字。据传，Google模型也使用了Youtube转译的文字作为其大模型训练...
14、视觉多模态：它是一个独立于文本编码器的视觉编码器，二者之间存在交叉注意力。该架构类似于 Flamingo。这在 GPT-4 的 1.8 万亿个参数之上增加了更多参数。在纯文本的预训练之后，它又经过了另外约 2 万亿个 token 的微调。对于视觉模型，OpenAI 本来希望从零开始训练，但由于其尚未成熟，所以他们决定先从文...
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的训练使用了大约13万亿个token。即便有1000人每天写5000字,数月之内也只能产生10亿个token。】有限的数据,限制了GTP-5发展。 2024-12-22 20:10 AI的下一个飞跃似乎没法准时报道了。 当地时间20日,据《华尔街日报》报道,OpenAI的新一代人工智能项目GPT-5(代号Orion)正面临重重困难。该项目已开发超过18...
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...
据悉,GPT4有着超1.8万亿参数和13万亿token的训练数据。 13万亿,相当于自1962年开始收集书籍的牛津大学博德利图书馆存储的单词数量的12.5倍。这些数据来源于新闻报道、数字书籍、Facebook社交平台数据。不过在这之前,我们并不知道还有基于视频转录的文字。据传,Google模型也使用了Youtube转译的文字作为其大模型训练数据。
据悉,GPT4有着超1.8万亿参数和13万亿token的训练数据。 13万亿,相当于自1962年开始收集书籍的牛津大学博德利图书馆存储的单词数量的12.5倍。这些数据来源于新闻报道、数字书籍、Facebook社交平台数据。不过在这之前,我们并不知道还有基于视频转录的文字。据传,Google模型也使用了Youtube转译的文字作为其大模型训练数据。
文章中详细介绍了GPT-4的架构、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，MoE）等非常具体的参数和信息。同时还“深扒了”在不同的路线选择上，OpenAI面临的各类权衡，并直言，对GPT-4而言，最有趣的是理解OpenAI为什么会做出某些架构决策。https://www.semi...
这次，Meta共开源了Llama 3 8B和Llama 3 70B两款模型，分别有预训练和指令微调两个版本。小扎、LeCun也纷纷在第一时间开启了宣传模式：暂时无法在飞书文档外展示此内容 Llama 3是在由24000块GPU组成的定制集群上，使用15万亿个token训练的。甚至就连最小8B版本，有时都能打败大出一个数量级的Llama 2 70B！值得...