GPT-4 有 1.8 万亿参数

GPT-4 有 1.8 万亿参数 OpenAI 今年初公布的新一代大模型 GPT-4 的技术细节泄露，它有 1.8 万亿个参数，利用了 16 个混合专家模型（mixture of experts），每个有 1110 亿个参数，每次前向传递路由经过两个专家模型。它有 550 亿个共享注意力参数，使用了包含 13 万亿 tokens 的数据集训练，tokens 不是唯一的，根据迭代次数计算为更多的 tokens。GPT-4 预训练阶段的上下文长度为 8k，32k 版本是对 8k 微调的结果。如果是在云端进行训练，以 每 A100 小时 1 美元计算，那么一次的训练成本就高达 6300 万美元。不过今天的训练成本能降至 2150 万美元。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

今天上午一篇关于 GPT-4 详细技术架构和训练过程的文章泄漏了，虽然没有提及信源在哪但看起来还是挺靠谱的，所以我翻译了一下。

今天上午一篇关于 GPT-4 详细技术架构和训练过程的文章泄漏了，虽然没有提及信源在哪但看起来还是挺靠谱的，所以我翻译了一下。 信息量非常大全文可以在这里看： 有关GPT-4的信息包括模型架构、训练基础设施、推断基础设施、参数数量、训练数据集构成、标记数量、层次数量、并行策略、多模态视觉适应、工程权衡背后的思考过程、独特实施的技术以及解决与巨型模型推断相关的瓶颈的方法。此外，文章还介绍了在A100上训练和推断GPT-4的成本以及与H100上下一代模型架构的比例关系。

硅谷圈黑客爆料 GPT-4 参数

硅谷圈黑客爆料 GPT-4 参数 在AI博客节目 Latent Space 上，George Hotz (iPhone 和 PS3 破解第一人) 爆料 GPT-4 其实只比1750亿参数的 GPT-3 大一些，任何人都能用8倍资金得到它。 GPT-4 是一个8路混合模型，由8个2200亿参数的专家模型组合而成，OpenAI 使用了不同数据训练了同一个模型8次，然后用了一些技巧使它实际做了 16-iter 推理，混合模型是在没有新想法时所会做的。

OpenAI新GPT-4 Turbo模型已可使用 四项能力提升

OpenAI新GPT-4 Turbo模型已可使用 四项能力提升 不过更强大的能力同时也意味着更长的响应时间与更高的成本，对于预算有限的项目来说，这也是一个重要的考虑因素。据悉，OpenAI在4月10日正式发布了GPT-4 Turbo，用户可以根据需求构建自己的GPT。GPT-4 Turbo和GPT-4的主要区别在于几个方面：上下文窗口：GPT-4 Turbo拥有更大的上下文窗口，可以处理高达128K个token，而GPT-4的上下文窗口较小。模型大小：GPT-4 Turbo的模型大小为100B参数，这意味着它可以处理更多信息，生成更复杂和细腻的输出，而GPT-4的模型大小为10B参数。知识截止日期：GPT-4 Turbo的训练数据包含到2023年4月的信息，而GPT-4的数据截止于2021年9月，后来扩展到2022年1月。成本：对于开发者来说，GPT-4 Turbo的使用成本更低，因为它的运行成本对OpenAI来说更低。功能集：GPT-4 Turbo提供了一些新功能，如JSON模式、可复现输出、并行函数调用等。总的来说，GPT-4 Turbo的更新更重要的是完善了功能，增加了速度，准确性是否提高仍然存疑。这或许与整个大模型业界目前的潮流一致：重视优化，面向应用。而有可能再次颠覆AI领域的GPT-5，预计将在夏季推出。 ... PC版： 手机版：

DeepSeek Coder 成为第一个打败 GPT-4 Turbo 的开源代码模型

DeepSeek Coder 成为第一个打败 GPT-4 Turbo 的开源代码模型 中国 AI 创业公司 DeepSeek 的 成为第一个打败 GPT-4 Turbo 的开源代码模型。DeepSeek 上个月发布了混合专家模型 ，它的代码模型 DeepSeek Coder V2 就是基于该模型，它支持逾 300 种编程语言，在编程任务中超过了最先进的闭源模型如 GPT-4 Turbo、Claude 3 Opus 和 Gemini 1.5 Pro。在 MBPP+、HumanEval 和 Aider 编程测试中，DeepSeek Coder V2 获得了 76.2、90.2 和 73.7 分；在 MATH 和 GSM8K 等数学测试中，DeepSeek Coder V2 表现也类似。DeepSeek Coder V2 采用了 MIT 许可证，对商业使用不设限制，它有 160 亿和 2360 亿参数两个版本。来源 ， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

让GPT-4帮人类训练GPT-4！OpenAI推出新模型CriticGPT

让GPT-4帮人类训练GPT-4！OpenAI推出新模型CriticGPT 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CriticGPT获得帮助审查 ChatGPT编写的代码，人类训练师的审查效果比没有获得帮助的人强60%。OpenAI称，正着手将类似 CriticGPT 的模型集成到旗下 RLHF 标记管道中，为自己的训练师提供明确的AI帮助。OpenAI称，因为没有更好的工具，所以人们目前难以评估高级的AI系统的表现。而CriticGPT意味着，OpenAI向能够评估高级AI系统输出的目标迈进了一步。，OpenAI举了一个例子，如下图所示，对ChatGPT提出一个用 Python 编写指定函数的任务，对于ChatGPT根据要求提供的代码，CriticGPT点评了其中一条指令，提议换成效果更好的。OpenAI称，CriticGPT 的建议并不是全都正确无误，但OpenAI的人员发现，相比没有这种AI的帮助，有了它，训练师可以发现更多模型编写答案的问题。此外，当人们使用CriticGPT 时，这种AI模型会增强他们的技能，从而得出的批评结论比单单人类训练师做的更全面，并且比AI模型单独工作时产生的幻觉错误更少。在OpenAI的实验中，在60%以上的时间里，随机选择的训练师都更喜欢来自人类与CriticGPT 合作的批评结论，而不是来自没有CriticGPT协助的人类训练师批评。OpenAI同时提到了目前开发CriticGPT的四点局限。其中之一是，OpenAI用 ChatGPT 的简短答案训练CriticGPT，因此未来需要发掘能帮助训练师理解冗长且复杂任务的方法。第二点是，模型仍然会产生幻觉，有时训练师在看到这些幻觉后会犯下标记错误。第三点是，有时现实世界中的错误可能分散在答案的许多部分之中，OpenAI目前的工作重点是让模型指出一处的错误，未来还需要解决分散在不同位置的错误。第四点，OpenAI指出，CriticGPT 只能提供有限的帮助：如果ChatGPT面对的任务或响应极其复杂，即使是有模型帮助的专家也可能无法正确评估。最后，OpenAI表示，为了协调日益复杂的 AI 系统，人们需要更好的工具。在对 CriticGPT 的研究中，OpenAI发现，将 RLHF 应用于 GPT-4 有望帮助人类为 GPT-4 生成更好的 RLHF 数据。OpenAI计划，进一步扩大这项工作，并将其付诸实践。OpenAI在原名Twitter的社交媒体X上公布了新模型CriticGPT后，一条点赞超1万的网友评论称，自我改进已经开始了。另一条点赞上万的热截取了OpenAI的相关研究文章结论，其中提到，在智能方面，大语言模型（LLM）和LLM的批评都只会继续改进，而人类的智能不会，这条评论感叹，真是悲观。还有网友引用了漫威超级英雄电影《复仇者联盟》中灭霸的一句台词，点评OpenAI所说的用GPT-4找GPT-4的错误：“我用宝石摧毁了宝石。” ... PC版： 手机版：