GPT-4 представляет собой значительный прорыв в развитии возможностей больших языковых моделей. Разработанная компанией OpenAI, она опирается на архитектуру и сильные стороны GPT-3, достигая при этом новых уровней масштабирования и производительности.
В данной статье приведены основные сведения о GPT-4, основанные на доступной в настоящее время публичной информации.
Основные характеристики GPT-4:
- Масштаб: С около 1,8 триллиона параметров GPT-4 в 10 раз превосходит GPT-3 по размеру. Это позволяет модели обрабатывать информацию с невероятной детализацией.
- Архитектура: Основываясь на концепции “смеси экспертов”, GPT-4 использует отдельные нейронные сети для различных задач или типов данных. Это позволяет модели быть более гибкой и адаптивной.
- Обучение: Процесс обучения был настолько интенсивным, что потребовалось около 25 000 графических процессоров Nvidia A100 и 90-100 дней непрерывной работы.
- Длина контекста: Поддерживается до 32 000 токенов текста
Параметры модели:
Тип модели: Преобразователь со смесью экспертов
Обучающие данные: Веб-тексты, книги, Википедия, Reddit, обзоры Amazon.
Предполагаемые области применения: Генерация текстов, QA, классификация, разговорные агенты
Возможности: Генерация текста, контроль качества, классификация
Модальности: Текст
Этические соображения: Возможность предвзятости, вредных результатов, неправильного использования
Ограничения: Отсутствие обоснованной аргументации, фактологически неверные результаты
Детальный разбор архитектуры:
GPT-4 использует архитектуру “смесь экспертов”, которая включает в себя отдельные нейронные сети-эксперты. Эти “эксперты” специализируются на определенных задачах или типах данных, что позволяет модели быть более точной и эффективной. Каждый из 16 экспертных моделей имеет около 111 миллиардов параметров, что делает их чрезвычайно мощными.
Процесс обучения
Обучение модели с 1,8 трлн параметров потребовало значительных вычислительных ресурсов:
- Обучение проводилось на ~25 000 графических процессорах Nvidia A100 одновременно
- 90-100 дней непрерывного обучения
- 13 триллионов обучающих токенов
- 2,15e25 операций с плавающей запятой (FLOPs) всего
Различные технологии синхронизации позволили достичь такого масштаба:
- 8-поточный тензорный параллелизм
- 15-поточный конвейерный параллелизм
- Топологии кластеризации для максимизации пропускной способности между процессорами
Обработка результатов
Для развертывания GPT-4 также требуется специализированная инфраструктура:
- Работает на кластерах из 128 графических процессоров A100
- Используется 8-поточный тензорный и 16-поточный конвейерный параллелизм
- Тщательный баланс между задержкой, пропускной способностью и утилизацией
- Для повышения пропускной способности используется спекулятивное декодирование
Плотные кластеры выводов обеспечивают доступную стоимость запросов в масштабе.
Сбрасывание токенов
Механизм маршрутизации MoE может приводить к отбрасыванию маркеров, когда некоторые маркеры остаются необработанными из-за ограничений пропускной способности экспертов.
- Отбрасывание не является детерминированным и основано на пакетной маршрутизации токенов.
- Некоторый уровень отсева полезен для эффективности
- Варьирование отбрасывания приводит к наблюдаемой случайности, но логика модели остается последовательной
Будущие направления
Несмотря на впечатляющие результаты, GPT-4 по-прежнему ориентирован на работу с текстом. Будущие области исследований включают:
- Архитектуры, поддерживающие зрение, аудио, речь
- Обучение на разных модальностях
- Альтернативы MoE для масштабируемости
- Расширение разнообразия и увеличение объема обучающих данных
- Продвижение мультимодальных рассуждений
- Оптимизация под реальную производительность
GPT-4 демонстрирует стремительный прогресс в области языковых моделей. Хотя мы все еще далеки от общего интеллекта, OpenAI продолжает двигаться к этой цели с каждой новой итерацией. Вполне вероятно, что впереди нас ждут впечатляющие разработки.
Источник: hackernoon.com
