在每次的前向传播推理（生成一个token）中，GPT-4只需要使用大约2800亿参数和560TFLOPs。这与很多纯密集模型每次前向传播需要大约1.8万亿参数和3700TFLOPs形成了鲜明的对比。数据集的构成 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...
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，同样的 8k 版本 GPT-4 推理成本为每 1,000 个 token 0.0021 美分。值得注意的是，这些估计假设了高利用率和保持较高的 batch size。12、Multi-Query...
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...
其中，N 是 Transformer 的层数。前向传播之后，包含 segment τ 的更新记忆 token。输入序列的 segment 按照顺序处理。为了启用循环连接，该研究将记忆 token 的输出从当前 segment 传递到下一个 segment 的输入：RMT 中的记忆和循环都仅基于全局记忆 token。这允许主干 Transformer 保持不变，从而使 RMT 的记忆增强...
计算结果显示，GPT-4智能体每次利用漏洞的平均成本为3.52美元，主要来自输入token的费用。由于输出通常是完整的HTML页面或终端日志，输入token数量远高于输出。考虑到GPT-4在整个数据集上40%的成功率，每次成功利用漏洞的平均成本约为8.8美元。该研究的领导者为Daniel Kang。他是伊利诺伊大学香槟分校的助理教授，主要...
值得注意的是，在预训练过程中使用2T数量的token，并观察到模型在此训练规模下并未出现饱和的迹象。LLAMA2 模型的训练损失 在训练硬件方面，Meta团队分别在研究超级集群（Research Super Cluster, RSC）和内部生产集群（这两个集群均配备NVIDIA A100 GPU）上进行LLaMA2模型的预训练。预训练期间的 CO2 排放 2、GPT-4...
OpenAI 近日发布新闻稿,宣布 GPT-4 Turbo 速率上限翻番,每分钟最多可处理 150 万个 token(TPM),而且完全取消了每日限制。 OpenAI 为了防止滥用、确保公平性和管理基础架构负载,限制企业访问 API 的速率。这种限制可以防止恶意超载应用程序接口,确保所有用户都能公平访问,并通过节流指定时间内允许的请求数量,在高需求...
原来，这次更新，将模型的上下文窗口token数提到了足足10万，相当于7.5万个单词！这意味着，大模型“记性”不好的缺陷现在得到补强，我们可以直接丢给它上百页上万字的材料，比如财报、技术文档甚至是一本书。而它都能在一分钟之内帮你分析总结完毕！要知道，之前市面上几乎所有AI聊天机器一次都只能读取有限数量的...
为了帮助用户扩展应用程序，OpenAI将所有付费GPT-4客户的每分钟token数量限制增加了一倍。OpenAI通过系统中内置的版权保护措施来保护客户——Copyright Shield。当用户面临有关版权侵权的法律索赔时，OpenAI可以介入并保护客户，并支付由此产生的费用。另外一个好消息是：GPT系列降价了！以1000tokens为例：GPT-4 Turbo的输入...