Epoch数量:针对基于文本的数据进行2个epoch的训练,而针对基于代码的数据进行了4个epoch 的训练。 在预训练阶段,GPT-4使用了8k 的上下文长度(seqlen),而32k的版本是基于预训练后的8K版本微调而来的。 在几天之内批大小在集群中逐渐增加。最终OpenAI使用的批大小达到了6000万,当然,由于并非每个专家模型都能看到所有 ...
相关: https://aws.amazon.com/cn/what-is/foundation-models/ OpenAI 就在 2023 年使用 170 万亿个参数和 45GB 的训练数据集训练 GPT-4。
GPT-4 在约 13T token上进行训练,包括基于文本和基于代码的数据,以及来自 ScaleAI 和内部的一些微调数据。在预训练阶段,GPT-4 使用了 8k 的上下文长度(seqlen),而 32k 的版本是基于预训练后的 8K 版本微调而来的。 4、数据集混合 训练数据包括CommonCrawl和RefinedWeb,总共13T token。据猜测,还有其他来源,如...
Llama 3揭示了这个可怕的事实:数据量从2T增加到15T,就能大力出奇迹,所以要想要有GPT-3到GPT-4的提升,下一代模型至少还要150T的数据。好在,最近有团队从CommonCrawl里洗出了240T数据——现在数据已经不缺了,但你有卡吗? 是时候把数据Scale Down了! 如今,这个问题已经迫在眉睫。 清华博士秦禹嘉表示,Llama 3就...
OpenAI 发布 ChatGPT-4o,意味着人机交互进入新的时代。Chat-GPT4o 是一个跨文本、视觉和音频端到端训练的新模型,所有输入和输出都由同一个神经网络处理。这也在告诉所有人,GenAI 连接非结构化数据,非结构化数据之间跨模态的交互正在变得越来越容易。
在训练基座模型时,数据追求的是「量」,对算力要求也是极高,它决定了大模型对事物的基本「理解能力」。 显然,不是所有初创企业都能给得起这个费用和时间。所以很多创业公司会跳过第一步,直接用 Meta 或 Mistral AI 开源的模型来用。 在这个基础上,创业公司需要针对自己的产品专注方向来对模型进行微调 —— 数据输...
此外,OpenAI相信缩放假说:给定一个可扩展的算法,如GPT系列背后的基本架构Transformer,就可能有一条通向AGI的直接路径,包括基于该算法训练越来越大的模型。 但大型模型只是AGI难题的一个部分,训练它们需要大型数据集和大量的计算能力。 当机器学习界开始揭示无监督学习的潜力时,数据不再是一个瓶颈。
GPT-4 是科学和工程深度结合创新的结果,中间有无数的 tricks,对于外界,如果能了解 GPT-4 的结构就如同获得了最强模型的“炼丹秘方”。这篇内容十分详尽地给出了 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、以及 MoE 模型等参数和信息细节。
模型参数量:1.8 万亿,比 GPT-3.5(1750 亿)大 10 倍左右。 模型层深:120 层。 模型构架:混合专家模型(MoE,解释见后文),一共 16 个「专家」,每个专家 1110 亿参数量。每次向前传递推理(生成一个 token 的输出)选择两个专家。 训练数据:共 13T(13 万亿个)token 的数据。文本数据被重复训练了 2 次,代码...