GPT4是8个2200亿的MoE模型

GPT42024-01-16 10:09:42688

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今天的大新闻就是GPT4被爆料了它的模型大小,其实这个模型大小之前就是各种版本,当然说真的,现在连开源的羊驼模型的小型版都几十亿,好像上万亿是非常正常的,几十万亿也没什么超出预期的。真正让我们觉得惊奇的是8个MoE模型,也就是专家模型。

稍微解释一下,可能普通读者确实不清楚什么是专家模型,那么我们比较通俗的比喻一下,专家模型有些类似咱们去医院就诊,你会发现有内科,外科,甚至更细,比如心外科,脑外科。为什么分这么细,这个大家理解,不同的医生有专精啊,不分细了医生怕是学不过来啊。专家模型差不多是这么个意思,咱们普通人就简单的理解为分诊吧,分诊以后看病看的更好。
对于大模型,其实我们不清楚它也有这么一个需求,或者说它使用了MoE系统后会提示性能,说白了我们没有OpenAI这样的试错成本,所以确实不清楚,一度我们觉得可能是暴力扩大就是正途,当然现在也不着急下结论,我们且看后面什么情况的。
回过头来讲讲我们自己,我们的专利检索模型确实是一个MoE模型,当然不是从第一天就是,但是确实从疫情前就已经是了,而且效果确实好。可是普通人不明白的一个问题是,模型是需要维护的,新的数据进来是要重新进行调整的,那么这些都是成本,在具体的工程学,软件工程学上都是需要花力气下功夫的。所以我们也是考虑技术的发展一直在多条腿走路,这就是后来大家看到的检索魔方,魔方的底层应该讲是在首先调用了这个专家模型(MoE),其次它考虑了一个多模态的问题。这就是为什么魔方的检索效果其实目前是所有市面产品中最好的,但是实话实说,我们的产品本身也还是会受一个非常大的限制,就是成本!
就像这次GPT4的这个大爆料,很多人都会去想OpenAI的成本如何,我们也同理,其实多年前使用MoE的时候我们就考虑过,当时的算法就是兼顾了成本。时过境迁,现在我们也在考虑新的替代,但是真正的工程都是基于严谨的科学,所以我们要认真的比较效果与成本。不过好消息确实是,这是一个对于AI非常好的时代,每天的硬件成本都在下降,还有一群狂人在分享他们解决硬件算力的方法。
总结一下,有的时候想想也是真的应了那句话,叫英雄所见略同,AI正在进入一个最精彩的时间段,我们作为真从业者,此刻是非常兴奋与幸福的,我们每天都有太多想法要落地去检验了,说真的有点儿忙不过来了。但是还是会抽时间和大家分享一些能分享的内容,当然我们最核心的一直是希望知产人,对未来有思考的知产人们能搭上车,搭对车!

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