GPT-4 (Jun 2023)
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- OpenAI
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 13 June 2023
- Auteurs
- OpenAI, Josh Achiam, Steven Adler, Sandhini Agarwal, Lama Ahmad, Ilge Akkaya, Florencia Leoni Aleman, Diogo Almeida, Janko Altenschmidt, Sam Altman, Shyamal Anadkat, Red Avila, Igor Babuschkin, Suchir Balaji, Valerie Balcom, Paul Baltescu, Haiming Bao, Mohammad Bavarian, Jeff Belgum, Irwan Bello, Jake Berdine, Gabriel Bernadett-Shapiro, Christopher Berner, Lenny Bogdonoff, Oleg Boiko, Madelaine Bo…
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Multimodal, Language, Vision
- Tâche
- Language modeling, Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering
- Approche
- Self-supervised learning
- Modèle de base
- GPT-4 (Mar 2023)
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 1.8T
- Données d'entraînement
- 5,416,666,666,667 tokens
- Époques
- 2
- Taille de lot
- 60,000,000
Rumored to be 1.8T parameter MoE with 280B activated on the forward pass, per https://www.semianalysis.com/p/gpt-4-architecture-infrastructure. Other sources estimate 1.76T with 220B per forward pass https://web.archive.org/web/20230712123915/https://the-decoder.com/gpt-4-architecture-datasets-costs-and-more-leaked/
Speculative. Reported secondhand by online sources such as Semianalysis, but not verified by OpenAI. If total number of tokens seen was 13T, text was repeated for 2 epochs, and text was the majority of tokens, then dataset size roughly is 13T*0.75/2 = 4.9T words. Note this examines only the text dataset, since GPT-4 was first and foremost a language model. However, the vision component had its own vision dataset, which we believe accounted for a much smaller part of the compute budget.
MoE so i hesitate but 7.5 mill? https://www.reddit.com/r/mlscaling/comments/14wcy7m/gpt4s_details_are_leaked/#:~:text=There%20is%20millions%20of%20rows,get%20the%20real%20batch%20size.
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 2.1 × 10²⁵ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
90% CI: 8.2E+24 to 4.4E+25 NOTE: this is a rough estimate based on public information, much less information than most other systems in the database. Calculation and confidence intervals here: https://colab.research.google.com/drive/1O99z9b1I5O66bT78r9ScslE_nOj5irN9?usp=sharing
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA A100 SXM4 40 GB
- Chips utilisés
- 25,000
- Heures de puce
- 57,000,000
- Temps en temps réel
- 2,280 hours (95 days)
- Utilisation du matériel
- MFU 34.0%
- Consommation d'énergie
- 19.9 MW
(Speculative) SemiAnalysis conjectures that GPT-4 training took 90-100 days with utilization of 32-36%.
CANNOT VERIFY, LIKELY HFU, PAYWALLED. (Speculative) SemiAnalysis conjectures that GPT-4 had utilization of 32-36%: https://www.semianalysis.com/p/gpt-4-architecture-infrastructure
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- API access
- Code d'entraînement
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Modèle Frontier
- Yes
- Modèle de fondation
- Yes
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited,SOTA improvement,Training cost
- Confiance d'enregistrement
- Likely
- Citations
- 24,490
See the paper, p.1: "On a suite of traditional NLP benchmarks, GPT-4 outperforms both previous large language models and most state-of-the-art systems (which often have benchmark-specific training or hand-engineering)." "On the MMLU benchmark [35, 36], an English-language suite of multiple-choice questions covering 57 subjects, GPT-4 not only outperforms existing models by a considerable margin in English, but also demonstrates strong performance in other languages"
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- GPT-4 Technical Report
- Dernière mise à jour
- 24 June 2026
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
GPT-4 (Jun 2023) a été publié par OpenAI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 2023. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling, Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering.
Il s'appuie sur GPT-4 (Mar 2023). C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a consommé environ 2.1 × 10²⁵ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 5,416,666,666,667 jetons de texte
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : highly cited,SOTA improvement,Training cost.
Réponses
GPT-4 (Jun 2023) — questions courantes
GPT-4 (Jun 2023)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 2023. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
GPT-4 (Jun 2023)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling, Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
GPT-4 (Jun 2023)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2.1 × 10²⁵ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
GPT-4 (Jun 2023)— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
GPT-4 (Jun 2023)— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
GPT-4 (Jun 2023)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1.8T. Rumored to be 1.8T parameter MoE with 280B activated on the forward pass, per https://www.semianalysis.com/p/gpt-4-architecture-infrastructure. Other sources estimate 1.76T with 220B per forward pass https://web.archive.org/web/20230712123915/https://the-decoder.com/gpt-4-architecture-datasets-costs-and-more-leaked/. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
GPT-4 (Jun 2023)— qui l'a créé ?
Il a été publié par OpenAI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.