家人们，GPT-4的参数可能还真不止1万亿！ 近来，美国知名骇客George Hotz在接受采访时透露，GPT-4由8个220B模型组成。 这么算来，8 x 220B = 1.76万亿。 就连PyTorch的创建者Soumith Chintala对此也深信不疑。 GPT-4：8 x 220B专家模型用不同的数据/任务分布和16-iter推理进行训练。 如果真是这样的话，GPT-4的训练可能更加有效。
1.76万亿「八头蛇」？
而George在接受Latent Space的采访时，对GPT4架构的描述着实让人震惊。 他的部分原话如下：
他特别强调，OpenAI做了8个混合专家模型，任何人可以花8倍资金都能训练出来。
也就是说，人们能够训练更小模型更长时间，微调后，就能找到这些技巧。
OpenAI曾经发表类似关于让计算量不变的情况下，让训练更好的算法，比较像BatchNorm和NoBatchNorm。
一起看看George Hotz具体的介绍视频：
网友热评
就像George所说，这是8个较小的模型，如果有足够资金训练8个混合模型，这是一个微不足道的解决方案。
所以，GPT-4是GPT-3的10倍，而1月份的所有小圈圈大圈圈的meme实际上是......真的？！
网友得知秘诀后，打算自己也要训练一个LLaMA集合体与GPT-4竞争。
还有网友称，这有点像LLM-Blender。
我早就听到了稍微可信的传言，说GPT-4将是MoE，但从未得到证实。MoE和大约1万亿个参数不会让我感到惊讶，这听起来极为合理。
还有网友进行深度分析：
老实说，我预计这将是人工智能架构的下一阶段。我们已经看到特定任务模型在任务中的表现比一般模型好得多。
因此，将许多特定任务模型组合在一起将是下一个合乎逻辑的步骤。这几乎使升级系统变得容易得多，一次只能处理一个模型。
话虽如此，OpenAI以一种未来可能会，也可能不会的方式做到了这一点。显然，组合系统可能会有更多的小模型，而不是几个更大的模型。
如果这是真的，这是否意味着每个220B模型也有32K的上下文长度？
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