揭秘GPT⑷：1.8万亿巨量参数、训练费用及核心数据大揭穿(gpt⑷参数量)

ChatGPT账号购买平台发布时间：2024-01-12 浏览量：5

GPT⑷的参数量

GPT⑷是一种新型的语言模型，其参数量之大使人瞠目结舌。据报导，GPT⑷在其120层中总共包括了1.8万亿个参数，这几近是GPT⑶的10倍以上。实际上，GPT⑷将一个大型模型分成了16个专家模型，每一个模型都包括了约1110亿个参数。综合起来，GPT⑷的参数量到达了使人惊叹的1万亿级别。

除庞大的参数量外，GPT⑷还通过大量的训练数据来提升其语言理解和生成能力。据报导，GPT⑷具有13万亿的训练数据，这是一个惊人的数字。大量高质量的训练数据对模型的质量相当重要。而为了获得如此庞大的训练数据，据估算，GPT⑷的数据训练本钱高达6300万美元。

GPT⑷不单单是一个语言模型，它还具有了图象辨认的能力。这使得GPT⑷在更多的利用场景中能够发挥作用。另外，GPT⑷使用了一种叫做MoE（混合专家模型）的结构进行构建。MoE模型可使得模型在处理各种类型的任务时更加高效和准确。GPT⑷还采取了注意力机制来帮助模型更好地理解输入内容和生成输出内容。

当谈到GPT⑷的参数量时，有一些传闻指出它可能高达100万亿个参数，但这个数字目前还没有得到证实。不过，人们普遍认为GPT⑷的参数量比GPT⑶大六倍左右，大约有1万亿个参数。这个参数量的巨大增加使得GPT⑷在语言理解和生成方面有了更大的突破。

随着AI技术的不断发展，模型的参数量将会成为一个重要的讨论话题。现在的模型已到达了万亿级别的参数量，未来可能还会进一步增加。但是，增加参数量也带来了训练本钱的增加、模型复杂性的增加和计算资源的需求增加等挑战。对未来AI模型参数量的发展趋势，目前还存在很多猜想和未知。

A: GPT⑷的参数量约为1.8万亿，是GPT⑶的10倍以上。

具体来讲，GPT⑷在120层中总共包括了1.8万亿参数，而GPT⑶只有约1750亿个参数。

这意味着GPT⑷的范围比GPT⑶大了10倍以上。

A: GPT⑷的训练本钱为6300万美元。

GPT⑷的训练所需的FLOPS约为2.15e25，使用大约25000个A100 GPU进行训练，耗时90到100天。

训练进程中的利用率在32%到36%之间，部份缘由是由于故障数量过量。

A: GPT⑷的核心数据包括参数和训练数据。

GPT⑷的参数约为1.8万亿，训练数据约为13万亿个标记。