GPT-4模型架构泄露：包含1.8万亿参数、采用混合专家模型

，外媒 Semianalysis 近日对 OpenAI 今年 3 月发布的 GPT-4 大模型进行了揭秘，其中包括 GPT-4 模型架构、训练和推理的基础设施、参数量、训练数据集、token 数、成本、混合专家模型等具体的参数和信息。

外媒表示，GPT-4 在 120 层中总共包含了 1.8 万亿参数，而 GPT-3 只有约 1750 亿个参数。而为了保持合理的成本，OpenAI 采用混合专家模型来进行构建。

IT之家注:混合专家模型是一种神经网络，该系统根据数据进行分离训练多个模型，在各模型输出后，系统将这些模型整合输出为一个单独的任务。

据悉，GPT-4 使用了 16 个混合专家模型 ，每个有 1110 亿个参数，每次前向传递路由经过两个专家模型。

此外，它有 550 亿个共享注意力参数，使用了包含 13 万亿 tokens 的数据集训练，tokens 不是唯一的，根据迭代次数计算为更多的 tokens。

GPT-4 预训练阶段的上下文长度为 8k，32k 版本是对 8k 微调的结果，训练成本相当高，外媒表示，8x H100 也无法以每秒 33.33 个 Token 的速度提供所需的密集参数模型，因此训练该模型需要导致极高的推理成本，以 H100 物理机每小时 1 美元计算，那么一次的训练成本就高达 6300 万美元。

对此，OpenAI 选择使用云端的 A100 GPU 训练模型，将最终训练成本降至 2150 万美元左右，用稍微更长的时间，降低了训练成本。

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