一直以來，大家都對 GPT-4 的模型架構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、成本等信息非常好奇。

奈何 OpenAI 嘴太嚴(yán)，很長時間以來，大家也都只是猜測這些數(shù)據(jù)。

不久之前，「天才黑客」喬治?霍茲（George Hotz）在接受一家名為 Latent Space 的 AI 技術(shù)播客采訪時透露出一個小道消息，稱 GPT-4 是由 8 個混合專家模型組成的集成系統(tǒng)，每個專家模型都有 2200 億個參數(shù)（比 GPT-3 的 1750 億參數(shù)量略多一些），并且這些模型經(jīng)過了針對不同數(shù)據(jù)和任務(wù)分布的訓(xùn)練。

雖然此消息無法驗證，但其流傳度非常高，也被部分業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為非常合理。

最近，更多的消息似乎被泄露了出來。

今日，SemiAnalysis 發(fā)布了一篇付費訂閱的內(nèi)容，「揭秘」了有關(guān) GPT-4 的更多信息。

文章稱，他們從許多來源收集了大量有關(guān) GPT-4 的信息，包括模型架構(gòu)、訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施、推理基礎(chǔ)設(shè)施、參數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集組成、token 量、層數(shù)、并行策略、多模態(tài)視覺適應(yīng)、不同工程權(quán)衡背后的思維過程、獨特的實現(xiàn)技術(shù)以及如何減輕與巨型模型推理有關(guān)的瓶頸等。

作者表示，GPT-4 最有趣的方面是理解 OpenAI 為什么做出某些架構(gòu)決策。

此外，文章還介紹了 A100 上 GPT-4 的訓(xùn)練和推理成本，以及如何拓展到下一代模型架構(gòu) H100 。

我們根據(jù) Deep Trading（一家算法交易公司）創(chuàng)始人 Yam Peleg 的推文（目前已刪除），整理了以下關(guān)于 GPT-4 的數(shù)據(jù)信息。感興趣的讀者可以細(xì)致研究下。

不過請注意，這并非官方確認(rèn)的數(shù)據(jù)，大家自行判斷其準(zhǔn)確性。

1、參數(shù)量：GPT-4 的大小是 GPT-3 的 10 倍以上。文章認(rèn)為它 120 層網(wǎng)絡(luò)中總共有 1.8 萬億個參數(shù)。

2、確實是混合專家模型。OpenAI 能夠通過使用混合專家（MoE）模型來保持合理成本。他們在模型中使用了 16 個專家模型，每個專家模型大約有 111B 個參數(shù)。這些專家模型中的 2 個被路由到每個前向傳遞。

3、MoE 路由：盡管文獻(xiàn)中對于選擇將每個 token 路由到哪個專家模型的高級路由算法進(jìn)行了大量討論，但據(jù)稱 OpenAI 在當(dāng)前的 GPT-4 模型中采用了相當(dāng)簡單的路由方式。該模型大約使用了 550 億個共享參數(shù)來進(jìn)行注意力計算。

4、推理：每次前向傳遞的推理（生成 1 個 token）僅利用約 2800 億個參數(shù)和約 560 TFLOP 的計算量。相比之下，純密集模型每次前向傳遞需要大約 1.8 萬億個參數(shù)和約 3700 TFLOP 的計算量。

5、數(shù)據(jù)集：GPT-4 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含約 13 萬億個 token。這些 token 是重復(fù)計算之后的結(jié)果，多個 epoch 中的 token 都計算在內(nèi)。

Epoch 數(shù)量：針對基于文本的數(shù)據(jù)進(jìn)行了 2 個 epoch 的訓(xùn)練，而針對基于代碼的數(shù)據(jù)進(jìn)行了 4 個 epoch 的訓(xùn)練。此外，還有來自 ScaleAI 和內(nèi)部的數(shù)百萬行的指令微調(diào)數(shù)據(jù)。

6、GPT-4 32K：在預(yù)訓(xùn)練階段，GPT-4 使用了 8k 的上下文長度（seqlen）。而 32k 序列長度版本的 GPT-4 是在預(yù)訓(xùn)練后對 8k 版本進(jìn)行微調(diào)而得到的。

7、Batch Size：在計算集群上，幾天時間里，batch size 逐漸增加，最后，OpenAI 使用 batch size 達(dá)到了 6000 萬！當(dāng)然，由于不是每個專家模型都能看到所有 token，因此這僅僅是每個專家模型處理 750 萬個 token 的 batch size。

真實的 batch size：將這個數(shù)字除以序列長度（seq len）即可得到真實的 batch size。請不要再使用這種誤導(dǎo)性的數(shù)字了。

8、并行策略：為了在所有 A100 GPU 上進(jìn)行并行計算，他們采用了 8 路張量并行，因為這是 NVLink 的極限。除此之外，他們還采用了 15 路流水線并行。（很可能使用了 ZeRo Stage 1，也可能使用了塊級的 FSDP）。

9、訓(xùn)練成本：OpenAI 在 GPT-4 的訓(xùn)練中使用了大約 2.15e25 的 FLOPS，使用了約 25，000 個 A100 GPU，訓(xùn)練了 90 到 100 天，利用率（MFU）約為 32% 至 36%。這種極低的利用率部分是由于大量的故障導(dǎo)致需要重新啟動檢查點。

如果他們在云端的每個 A100 GPU 的成本大約為每小時 1 美元，那么僅此次訓(xùn)練的成本將達(dá)到約 6300 萬美元。（而如今，如果使用約 8192 個 H100 GPU 進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，用時將降到 55 天左右，成本為 2150 萬美元，每個 H100 GPU 的計費標(biāo)準(zhǔn)為每小時 2 美元。）

10、使用專家混合模型時的 tradeoff：在使用專家混合模型時存在多方面 tradeoff。

例如，在推理過程中處理 MoE 非常困難，因為并非模型的每個部分都在每個 token 生成時被利用。這意味著在某些部分被使用時，其他部分可能處于閑置狀態(tài)。在為用戶提供服務(wù)時，這會嚴(yán)重影響資源利用率。研究人員已經(jīng)證明使用 64 到 128 個專家比使用 16 個專家能夠?qū)崿F(xiàn)更好的損失（loss），但這僅僅是研究的結(jié)果。

選擇較少的專家模型有多個原因。OpenAI 選擇 16 個專家模型的一大原因是：在許多任務(wù)中，更多的專家模型很難泛化，也可能更難收斂。

由于進(jìn)行了如此大規(guī)模的訓(xùn)練，OpenAI 選擇在專家模型數(shù)量上更加保守。

11、推理成本：GPT-4 的推理成本是 1750 億參數(shù)的 Davinci 模型的 3 倍。這主要是因為 GPT-4 需要更大規(guī)模的集群，并且達(dá)到的利用率要低得多。

據(jù)估計，在用 128 個 A100 GPU 進(jìn)行推理的情況下，8k 版本 GPT-4 推理的成本為每 1，000 個 token 0.0049 美分。如果使用 128 個 H100 GPU 進(jìn)行推理，同樣的 8k 版本 GPT-4 推理成本為每 1，000 個 token 0.0021 美分。值得注意的是，這些估計假設(shè)了高利用率和保持較高的 batch size。

12、Multi-Query Attention：OpenAI 和其他機構(gòu)一樣，也在使用 Multi-Query Attention（MQA）。由于使用 MQA 只需要一個注意力頭（head），并且可以顯著減少用于 KV 緩存的內(nèi)存容量。即便如此，32k 序列長度的 GPT-4 也絕對無法在 40GB 的 A100 GPU 上運行，而 8k 序列長度的模型則受到了最大 batch size 的限制。

13、連續(xù) batching：OpenAI 實現(xiàn)了可變 batch size 和連續(xù) batching。這樣做是為了允許一定程度的最大延遲，并優(yōu)化推理成本。

14、視覺多模態(tài)：它是一個獨立于文本編碼器的視覺編碼器，二者之間存在交叉注意力。該架構(gòu)類似于 Flamingo。這在 GPT-4 的 1.8 萬億個參數(shù)之上增加了更多參數(shù)。在純文本的預(yù)訓(xùn)練之后，它又經(jīng)過了另外約 2 萬億個 token 的微調(diào)。

對于視覺模型，OpenAI 本來希望從零開始訓(xùn)練，但由于其尚未成熟，所以他們決定先從文本開始訓(xùn)練來降低風(fēng)險。

這種視覺能力的主要目的之一是使自主智能體能夠閱讀網(wǎng)頁并轉(zhuǎn)錄圖像和視頻中的內(nèi)容。

他們訓(xùn)練的一部分?jǐn)?shù)據(jù)是聯(lián)合數(shù)據(jù)（包括渲染的 LaTeX / 文本）、網(wǎng)頁的截屏、YouTube 視頻（采樣幀），并使用 Whisper 對其進(jìn)行運行以獲取轉(zhuǎn)錄文本。

15、推測式解碼（Speculative Decoding）：OpenAI 可能在 GPT-4 的推理過程中使用了推測式解碼技術(shù)（不確定是否 100%）。這種方法是使用一個更小更快的模型提前解碼多個 token，并將它們作為單個 batch 輸入到一個大型的預(yù)測模型（oracle model）中。

如果小型模型對其預(yù)測是正確的，大型模型將會同意，我們可以在單個 batch 中解碼多個 token。

但是，如果大型模型拒絕了草稿模型預(yù)測的 token，那么 batch 中剩余的部分將被丟棄，然后我們將繼續(xù)使用大型模型進(jìn)行解碼。

有些陰謀論指出，新的 GPT-4 質(zhì)量已經(jīng)下降，這可能只是因為他們讓推測式解碼模型（speculative decoding model）將概率較低的序列傳遞給預(yù)測模型，從而導(dǎo)致了這種誤解。

16、推理架構(gòu)：推理運行在由 128 個 GPU 組成的集群上。在不同地點的多個數(shù)據(jù)中心存在多個這樣的集群。推理過程采用 8 路張量并行（tensor parallelism）和 16 路流水線并行（pipeline parallelism）。每個由 8 個 GPU 組成的節(jié)點僅具有約 1300 億個參數(shù)。

該模型有 120 層，因此適合于 15 個不同的節(jié)點?？赡艿谝粋€節(jié)點的層數(shù)較少，因為它還需要計算嵌入。

根據(jù)這些數(shù)字，如果 OpenAI 試圖按照 chinchilla 的最佳指標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練，他們應(yīng)該使用的 token 數(shù)量是現(xiàn)在的兩倍。這表明他們在獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)方面遇到了困難。

最后想說的是，這應(yīng)該是迄今為止關(guān)于 GPT-4 最為詳細(xì)的數(shù)據(jù)揭秘。目前還不能求證是否真實，但也值得大家研究下。正如原文作者所說，「有趣的方面是理解 OpenAI 為什么做出某些架構(gòu)決策。」

關(guān)于 GPT-4 的這些架構(gòu)信息，你怎么看？