GPT

GPT

家人们，GPT-4的参数可能还真不止1万亿！ 近来，美国知名骇客George Hotz在接受采访时透露，GPT-4由8个220B模型组成。 这么算来，8 x 220B = 1.76万亿。 就连PyTorch的创建者Soumith Chintala对此也深信不疑。 GPT-4：8 x 220B专家模型用不同的数据/任务分布和16-iter推理进行训练。 如果真是这样的话，GPT-4的训练可能更加有效。

1.76万亿「八头蛇」？

在GPT-4还未放出之前，GPT-3有1750亿个参数，一众网友猜测GPT-4岂不是要逆天，最起码1万亿。 而George在接受Latent Space的采访时，对GPT4架构的描述着实让人震惊。 他的部分原话如下：

GPT-4每个head都有2200亿参数，是一个8路的混合模型。所以，混合模型是当你想不出办法的时候才会做的。OpenAI训练了相同模型8次，他们有一些小技巧。他们实际上进行了16次推断。

他特别强调，OpenAI做了8个混合专家模型，任何人可以花8倍资金都能训练出来。 也就是说，人们能够训练更小模型更长时间，微调后，就能找到这些技巧。 OpenAI曾经发表类似关于让计算量不变的情况下，让训练更好的算法，比较像BatchNorm和NoBatchNorm。 一起看看George Hotz具体的介绍视频：

网友热评

就像George所说，这是8个较小的模型，如果有足够资金训练8个混合模型，这是一个微不足道的解决方案。 所以，GPT-4是GPT-3的10倍，而1月份的所有小圈圈大圈圈的meme实际上是......真的？！ 网友得知秘诀后，打算自己也要训练一个LLaMA集合体与GPT-4竞争。 还有网友称，这有点像LLM-Blender。 我早就听到了稍微可信的传言，说GPT-4将是MoE，但从未得到证实。MoE和大约1万亿个参数不会让我感到惊讶，这听起来极为合理。 还有网友进行深度分析： 老实说，我预计这将是人工智能架构的下一阶段。我们已经看到特定任务模型在任务中的表现比一般模型好得多。 因此，将许多特定任务模型组合在一起将是下一个合乎逻辑的步骤。这几乎使升级系统变得容易得多，一次只能处理一个模型。 话虽如此，OpenAI以一种未来可能会，也可能不会的方式做到了这一点。显然，组合系统可能会有更多的小模型，而不是几个更大的模型。 如果这是真的，这是否意味着每个220B模型也有32K的上下文长度？