IT之家7月13日消息，外媒近日曝光了今年3月发布的GPT-4大模型，包括GPT-4模型架构、训练和推理基础设施、参数量、训练数据集、token等具体参数和信息数量、成本、混合专家模型。
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外媒称，GPT-4共包含120层1.8万亿个参数，而GPT-3只有约1750亿个参数。 为了保持合理的成本，采用混合专家模型进行构建。
IT之家注：混合专家模型（的）是一个神经网络。 系统根据数据分离并训练多个模型。 每个模型输出后，系统将这些模型集成并输出为单个任务。
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据悉，GPT-4使用了16个混合专家模型（的），每个模型有1110亿个参数，每个前向传递路线经过两个专家模型。
此外，它还有 550 亿个共享注意力参数，使用包含 13 万亿个的数据集进行训练，不是唯一的信息架构，而是更多地根据迭代次数进行计算。
GPT-4预训练阶段的上下文长度为8k。 32k版本是8k微调的结果。 培训成本相当高。 据外媒报道信息架构，8x H100 无法以每秒 33.33 Token 的速度提供所需的密集参数模型。 因此，训练模型需要极高的推理成本。 如果H100实体机每小时1美元，那么一节课的培训成本将高达6300万美元（约合人民币4.51亿元）。
对此，我选择使用云端的A100 GPU来训练模型，这使得最终的训练成本降低到了约2150万美元（约1.54亿元人民币），并且花费了稍长的时间来降低训练成本。
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