揭秘 GPT-4:OpenAI 的架构和工程权衡——GPT-4最新细节曝光:从架构、基础设施、训练数据集、成本、视觉到MoE

本文深入探讨了OpenAI的GPT-4模型,揭示了其架构、基础设施、训练数据集、成本、推理权衡和MoE技术的细节。GPT-4通过使用混合专家模型控制成本,达到了1.8兆参数的规模。文章指出,训练成本相对次要,推理才是关键问题,尤其是在扩展人工智能时。GPT-4的推理挑战包括内存带宽、多模态整合以及计算与延迟之间的平衡。OpenAI在推理集群上实现了高批量大小,以提高利用率,同时面临专家混合推理带来的复杂性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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