GPT⑷揭秘：1.8万亿巨量参数，13万亿token训练本钱详解！

作为下一代人工智能模型，GPT⑷以其巨量的参数和训练本钱引发了广泛关注。本文将揭秘GPT⑷的范围和参数量、训练本钱和数据量，和其模型框架和构建方式，带您了解这一领域的最新进展。

GPT⑷的范围和参数量

根据爆料和分析报告，GPT⑷在120层中总共包括了1.8万亿个参数。这一数据使人震惊，相比之下，GPT⑶只有约1750亿个参数。也就是说，GPT⑷的范围是GPT⑶的10倍以上。这样庞大的参数量将使GPT⑷在自然语言处理和文本生成等任务中具有更强的性能和能力。

GPT⑷的训练本钱和数据量

GPT⑷的一次训练本钱高达6300万美元，这是一个惊人的数字。而训练数据量更是到达了13万亿个token。这表明OpenAI在提高模型质量和性能方面投入了巨大的资源，进一步突破了人工智能的边界。

GPT⑷的模型框架和构建方式

为了保持公道的本钱，OpenAI采取了MoE（混合专家）模型来构建GPT⑷。具体而言，GPT⑷具有16个专家模型，每一个MLP专家大约有1110亿个参数。这类模型框架可以确保GPT⑷在区别领域和任务中具有更好的适应性和表现。

传闻与现实

之前关于GPT⑷参数量的传闻不一，一说高达100万亿，另外一说是1750亿到2800亿之间。但是根据公然报导和爆料，GPT⑷的参数量约为1.8万亿，与这些传闻有一定差距。这也反应了人们对新一代人工智能模型的无穷遐想和期待。

商业搜索意图

GPT⑷作为下一代人工智能模型，其巨量的参数和训练本钱将进一步提升自然语言处理的能力。这个信息的商业搜索意图可以触及到OpenAI的商业前景、人工智能利用的推动和数据处理等方面。由于GPT⑷在模型范围和性能上的突破，也会有更多的企业和机构对其感兴趣，开始探索其在各自领域的利用和创新。

Q: GPT⑷内部参数和数据的范围是多少？

A: GPT⑷总共包括了1.8万亿个参数，是GPT⑶的10倍以上。它在训练进程中使用了大约13万亿个token的训练数据。

• GPT⑷的参数范围是1.8万亿，是GPT⑶的10倍以上。
• GPT⑷训练时使用了大约13万亿个token的数据。

Q: GPT⑷的训练本钱是多少？

A: GPT⑷的一次训练本钱约为6300万美元。

• GPT⑷的一次训练本钱约为6300万美元。

Q: GPT⑷的模型架构特点有哪些？

A: GPT⑷的模型参数量大约为1.8万亿，具有550亿个共享注意力参数，采取了混合专家模型。

• GPT⑷的模型参数量大约为1.8万亿。
• GPT⑷具有550亿个共享注意力参数。
• GPT⑷采取了混合专家模型。