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“...
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...
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...
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...
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...
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)...
此外,我们将概述 A100 上 GPT-4 的训练和推理成本,以及如何在下一代模型架构中与 H100 进行扩展。 首先,问题陈述。从 GPT-3 到 4,OpenAI 希望扩展 100 倍,但问题是成本。 密集变压器模型将无法进一步扩展。密集变压器是 OpenAI GPT-3、Google PaLM、Meta LLAMA、TII Falcon、MosaicML MPT 等使用的模型架构。
GPT-4的模型预训练过程主要包括以下几个步骤：数据收集：首先需要收集大量多模态数据，包括文本、图像、语音等。数据处理：对于收集到的数据，需要进行预处理，包括数据清洗、分词、预处理等。模型架构：根据需求和任务，设计适合的模型架构，包括Transformer架构、多头注意力机制等。模型训练：使用收集到的多模态数据进行...
1 模型架构 GPT-4有120层共计1.8T的参数,参数量是GPT-3的10倍。 GPT-4使用混合专家系统模型,一共采用了16个专家,每个专家有大约111B的参数;这些专家中的2个被路由到每个前向传播;此外,使用了大约55B个共享参数来进行注意力计算。 每次前向传递的推理(生成1个token)仅利用大约280B个参数和大约560 TFLOPs的计...
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...