7月11日，半导体咨询研究公司SemiAnalysis发布文章，对OpenAI的GPT-4模型的架构、训练数据集、参数、成本等重要信息进行了深度揭秘。（地址：https://www.semianalysis.com/p/gpt-4-architecture-infrastructure?nthPub=11）

文章指出，GPT-4的模型参数在1.8万亿左右、13万亿训练数据、一次训练成本6300万美元等。

SemiAnalysis曾曝光过谷歌的内部文件“我们、OpenAI都没有护城河”，其真实性得到了验证。所以，此次爆料的GPT-4大模型数据，不少人认为比较靠谱。

例如，此次爆料的GPT-4的参数在1.8万亿左右。前几天著名黑客George Hotz在接受采访时表示，GPT-4由8个混合模型组成每个模型参数为2200亿，数据上基本一致。

理论上，考虑到数据通信和计算时间，15个管线就有些多了。但是一旦加上了KV缓存和成本，如果OpenAI使用的GPU大部分是40GB的A100，那这样的构架在理论上就是有意义的。

如果OpenAI云计算的成本是差不多1美元/每A100小时的话，那么在这样的条件下，仅一次训练的成本大约是6300万美元。不包括所有的实验、失败的训练和其他成本，例如，数据收集、RLHF、人力成本等。

如果使用约8192个H100 GPU（每小时2 美元）进行预训练，时间降至55 天左右，成本为 2150 万美元。

SemiAnalysis认为，到今年年底，将有 9 家公司拥有更多H100。其中，Meta 将拥有超过 10万个H100，但其中很大一部分将分布在其数据中心用于推理。

专家模型的权衡

MoE是一种在推理过程中减少参数量的很好方法，但同时他会增加参数量。如果OpenAI真的想追求最佳性能，他们需要训练2倍的token数据才能达到。

采用相对比较少的专家模型的原因很多，OpenAI选择16个专家的原因之一在于，在执行许多任务上，更多的专家模型很难泛化，也更难实现收敛。

推测性解码

推测解码OpenAI在GPT-4的推理过程中使用了——推测解码（Speculative Decoding）。

推测解码的基本原理是使用一个更小、更快的草案模型提前解码多个token，然后将它们作为一个批输入到预测模型中。如果OpenAI使用推测解码，可能只在大约4个token的序列中使用。

此外，谷歌的Bard可能也使用了同样的技术，会等待整个序列生成后再将其发送给用户。

视觉多模态

这是一个独立于文本编码器的视觉编码器，二者之间存在交叉注意力，该架构与 Flamingo类似。这在GPT-4的1.8万亿个参数之上增加了更多参数。

GPT-4多模态能力是在文本预训练之后，又用大约2万亿token进⾏了微调。对于视觉模型，OpenAI 本来希望从零开始训练，但由于其尚未成熟，所以他们决定先从文本开始训练来降低风险。据悉，从GPT-5开始，将从头进行视觉训练并且能生成图像，甚至处理音频内容。

这种视觉能力的主要目的之一是，使自主智能体能够阅读网页并转录图像和视频中的内容。他们训练的一部分数据是联合数据（包括渲染的 LaTeX / 文本）、网页的截屏、YouTube 视频（采样帧），并使用 Whisper 对其进行运行以获取转录文本。

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