不会太大、密集的纯文本模型，GPT-4的新一波分析来了

万美元。那时候，以 DeepMind 和 OpenAI 核心人物的母公司将要探究其他方法。他们尝试看到最佳的数学模型，而某种意义是很大的数学模型。

优简化模板

上个月，赛门铁克和 OpenAI 属实用优简化后的瞬时模板进行操练，GPT-3 都能获得很大的加以改进。他们发掘出 6.7B 版本的 GPT-3 连续效能逐年提高，可与最初的 13B GPT-3 相媲美。瞬时模板调优造成的连续效能提高，仅有模板选用量减少了一倍。

他们利用一种称为μP 的新型模板简化形式，其里小数学模型的最佳瞬时模板对于同系列的很大数学模型也是最佳的。因此，μP 都能以一小部分操练成本高优简化任意体积的数学模型，完全毫无成本高地将瞬时模板迁移到很大的数学模型里。

优简化量化数学模型

几周前所，DeepMind 再一揭示了 Kaplan 等人的发掘出，并想到：与人们看来的相反，操练 token 的选用量对连续效能的受到影响与数学模型体积的受到影响一样大。DeepMind 暗示：量化额度某种程度平均分配给适配模板和资料。他们用大型语种数学模型 4 倍的资料量（1.4T token）操练 Chinchilla（70B）证明了这个推论。

图源：DeepMind

结果很明确，Chinchilla 在许多语种基准测试里「显著」优于 Gopher、GPT-3、MT-NLG 等语种数学模型，这暗示意味着所的大数学模型操练不足且规模过大。

根据 DeepMind 的发掘出，GPT-4 将比 GPT-3 略大，它瞬时过量化最优所必需的操练 token 选用量将约为 5 万亿，比意味着所资料集略低于一个选用量级。为了最小简化操练损失，操练 GPT-4 所必需的 FLOP 将是 GPT-3 的约 10-20 倍（简介 Gopher 的量化量）。

Altman 曾在 Q&A 里暗示 GPT-4 的量化量将比 GPT-3 很大，他或许指的就是这一点。

可以肯定的是，OpenAI 将倡导优简化数学模型体积都有的其他变量。看到最佳的瞬时模板集以及最佳的量化数学模型体积和模板选用量，这有或许让数学模型在所有基准测试里获得令人不可思议的提高。

多抽象概念：GPT-4 将是纯评注数学模型

有机体的小脑是多感官的，因为我们生活在一个多抽象概念的世界连续性里。一次只以一种抽象概念感受世界连续性极大地约束了人工智慧了解世界连续性的能力。因此，人们看来深度学习的未来是多抽象概念数学模型。

然而，愈来愈佳的多抽象概念数学模型比愈来愈佳的纯语种或纯视觉数学模型愈来愈难发挥作用。将视觉和评注资料转换成一般来真是的表征是一项并不艰巨的勤务。我们对小脑如何做到这一点的认知还并不极小，难以在信息处理里发挥作用它。

大概也是出于此或许，Altman 在 Q&A 里也暗示，GPT-4 不必是多抽象概念的，而是纯评注数学模型。我猜测在转向愈来愈进一步多抽象概念 AI 早先，他们趁此机则会通过愈来愈改数学模型和资料集体积等原因瞬时过语种数学模型的瞬时。

浓密连续性：GPT-4 将是一个近数学模型

浓密数学模型利用条件量化，选用数学模型的相同部分来处理相同类型的转换，近来争得了庞大成功。这些数学模型可以轻松适配到瞬时过 1T 的模板 mark 上，而不必导致过高的量化成本高，从而在数学模型体积和量化额度错综复杂发挥作用出正交关系。然而，这种 MoE 方法的占优势在并不大的数学模型上则会减弱。

鉴于 OpenAI 直至着重于于近语种数学模型，我们有理由预估 GPT-4 也将是一个近数学模型。

不过，有机体的小脑严重依赖于浓密处理，浓密连续性与多抽象概念类似，很有或许主导未来几代信息处理。

GPT-4 将比 GPT-3 变得相反

OpenAI 为克服 AI 经济效益相反（alignment）的问题蒙受了诸多帮助：如何让语种数学模型遵循我们的尝试并恪守我们的道德。这不仅必必须数学上让 AI 发挥作用愈来愈精准的了解，而且必必须在黑格尔特别考量相同有机体群体错综复杂的道德。OpenAI 已为了让在 InstructGPT 上放弃人工反馈操练以学则会遵循命令。

InstructGPT 的主要愈来愈是在于，无论其在语种基准上的结果如何，它都被有机体风险评估者一致看来是一比 GPT-3 愈来愈佳的数学模型。这暗示选用基准测试作为风险评估 AI 能力的唯一指标是不更好的。有机体如何看待数学模型值得注意最主要，甚至愈来愈最主要。

鉴于 Altman 和 OpenAI 对有益 AGI 的重申，我相信 GPT-4 将基于他们从 InstructGPT 里获得的发掘出。

他们将加以改进相反数学模型的形式，因为 GPT-3 只选用了英语文献资料和原文。真正的相反某种程度涵盖来自相同连续性取向、种族、中国籍、教则会等特别的资料特征。这是一个庞大的终究，朝着这个前所提迈出一步将是意义相当程度的。

综上，我关于 GPT-4 的得出大体以外所列几个特别：

数学模型体积：GPT-4 则会比 GPT-3 大，但不必很大。数学模型体积不必是其显著特征；

优简化：GPT-4 将选用比 GPT-3 愈来愈多的量化，它将在模板简化（最优瞬时模板）和适配关系式（操练 token 的选用量与数学模型体积一样最主要）特别做出愈来愈进一步加以改进；

多抽象概念：GPT-4 将是纯评注数学模型，OpenAI 趁此机则会将语种数学模型起到到不可否认，然后再变革成像 DALL·E 这样的多抽象概念数学模型；

浓密连续性：GPT-4 遵循 GPT-2 和 GPT-3 的趋向于，将是一个近数学模型，但浓密连续性未来将占据主导地位；

相反：GPT-4 将比 GPT-3 愈来愈符合人们的经济效益要求，它将分析方法从 InstructGPT 初级里学到的经验。

Alberto Romero 根据 Altman 和 OpenAI 给出的资料回避行动了有理有据的猜测，我们期待这些得出在几个月后快要复刻的 GPT-4 里赢取印证。

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