大模型的实践应用12-GPT4框架介绍与详细训练过程，以及并行性的策略，专家权衡机制，推理权衡等内容

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用12-GPT4框架介绍与详细训练过程，以及并行性的策略，专家权衡机制，推理权衡等内容。2023年3月14日，OpenAI发布GPT-4，然而GPT-4的框架没有公开，OpenAI之所以不公开GPT-4的架构，并不是因为存在对人类的潜在威胁，而是因为他们所建立的模型是可以被复制的。现在，GPT4-turbo发布，堪称史上最强大模型，除了GPT，全球其他企业也不甘示弱，例如Google、Meta、Anthropic、Inflection、Character、腾讯、阿里、百度等公司在后期可能会拥有与GPT-4同样甚至更强大的模型。当然，OpenAI具有令人惊叹的工程能力，他们所构建的东西也是令人难以置信的，但是他们所采用的解决方案并非神奇。这是一个实用的方案，其中包含许多复杂的权衡。OpenAI最大优势在于他们拥有最多的真实世界使用情况、领先的工程人才，并且可以通过未来的模型继续领先其他公司。

GPT-4现状

我们从多个信息源收集到了关于GPT-4的大量信息，今天我们想要分享一些。这包括模型架构、训练基础设施、推理基础设施、参数数量、训练数据集组成、标记数量、层次数量、并行策略、多模态视觉适应性、不同工程权衡背后的思考过程、已实施的独特技术，以及他们如何缓解与庞大模型推理相关的一些最大瓶颈。

GPT-4最有趣的方面在于理解他们为什么做出了某些架构决策。此外，我们还将概述GPT-4在A100上进行训练和推理的成本，并介绍与下一代模型架构使用H100相比的规模。

首先，让我们来看一下问题陈述。从GPT-3到GPT-4，OpenAI希望将规模扩大100倍，但问题的关键在于成本。稠密的Transformer模型无法进一步扩展。稠密的Transf