GPT-4是8×2200亿参数的混合模型?这个小道消息今天传疯了

George Hotz:除了苹果之外,大部分公司保密的原因都不是在隐藏什么黑科技,而是在隐藏一些“不那么酷”的东西。

“GPT-4 的参数量高达 100 万亿。”相信很多人还记得这个年初刷屏的“重磅”消息和一张被病毒式传播的图表。

不过很快, 的 CEO 就出来辟谣,证实这是一条假消息,并表示,“关于 GPT-4 的谣言都很荒谬。我甚至不知道这从何而起。”

实际上,许多人相信并传播这样的谣言是因为近年来 社区不断在增加 AI 模型的参数规模。谷歌在 2021 年 1 月发布的 Switch Transformer 就把 AI 大模型参数量拉高到了 1.6 万亿。在此之后,很多机构也陆续推出了自己的万亿参数大模型。据此,人们有充分的理由相信,GPT-4 将是一个万亿参数的巨量模型,100 万亿参数也不是不可能。

虽然 Sam Altman 的辟谣帮我们去掉了一个错误答案,但他背后的 OpenAI 团队一直对 GPT-4 的真实参数量守口如瓶,就连 GPT-4 的官方技术报告也没透露任何信息。

直到最近,这个谜团疑似被“天才黑客”乔治・霍兹(George Hotz)捅破了。

乔治・霍兹因 17 岁破解 、21 岁攻陷索尼 PS3 而闻名,目前是一家研发自动驾驶辅助系统的公司(comma.ai)的老板。

最近,他接受了一家名为 Latent Space 的 AI 技术播客的采访。在采访中,他谈到了 GPT-4,称 GPT-4 其实是一个混合模型。具体来说,它采用了由 8 个专家模型组成的集成系统,每个专家模型都有 2200 亿个参数(比 GPT-3 的 1750 亿参数量略多一些),并且这些模型经过了针对不同数据和任务分布的训练。

在这段播客播出之后,PyTorch 创建者 Soumith Chintala 表示自己似乎听过同样的“传闻”,很多人可能也听过,但只有 George Hotz 在公开场合将其说了出来。

“混合模型是你在无计可施的时候才会考虑的选项,”George Hotz 调侃说,“混合模型的出现是因为无法让模型的参数规模超过 2200 亿。他们希望模型变得更好,但如果仅仅是训练时间更长,效果已经递减。因此,他们采用了八个专家模型来提高性能。”至于这个混合模型是以什么形式工作的,George Hotz 并没有详细说明。

为什么 OpenAI 对此讳莫如深呢?George Hotz 认为,除了苹果之外,大部分公司保密的原因都不是在隐藏什么黑科技,而是在隐藏一些“不那么酷”的东西,不想让别人知道“只要花 8 倍的钱你也能得到这个模型”。

对于未来的趋势,他认为,人们会训练规模较小的模型,并通过长时间的微调和发现各种技巧来提升性能。他提到,与过去相比,训练效果已经明显提升,尽管计算资源没有变化,这表明训练方法的改进起到了很大作用。

目前,George Hotz 关于 GPT-4 的“爆料”已经在推特上得到了广泛传播。

有人从中得到了灵感,声称要训练一个 集合来对抗 GPT-4。

还有人说,如果真的像 George Hotz 说的那样,GPT-4 是一个由 8 个 2200 亿参数的专家模型组合的混合模型,那很难想象背后的推理成本有多高。

需要指出的是,由于 George Hotz 并未提及消息来源,我们目前无法判断以上论断是否正确。

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