昨天,财联社独家爆料百度的文心大模型4.0正在加紧训练,已经接近可发布状态。一直以来,大家都对文心一言的信息都会感到好奇。今天我们也扒到了更多关于文心4.0的消息,涉及了底层架构、基础设施、训练数据集、成本等关键信息,有相当高的可信度!
先说核心结论:
1、昨天的爆料基本属实。目前了解到,文心大模型4.0实际上已经在小流量测试。
2、文心4.0参数量大于所有已公开发布参数的LLM,也是国内首次使用万卡集群训练的大模型。
3、推理成本相比文心3.5增加很多,据传大概是8-10倍!(大模型真的很费钱!)
如果这些爆料都是真的,那这会是百度,甚至国内大模型赶超GPT-4的一个重大的节点。
接下来我们看看爆料的细节。
万卡集群训练的史上最大参数模型?
根据我们拿到的消息,文心大模型4.0的参数规模要大于目前所有公开发布参数的LLM,这意味着文心大模型4.0的参数规模预计能突破万亿级别。
单看这个参数量,很多人会觉得还好,毕竟根据目前揭秘的信息,GPT-4的参数量已经在1.8万亿左右。但爆料的人进一步表示,文心大模型4.0仍然是一个单一模型,并没有采用GPT和很多其他大语言模型使用的混合专家模型(MoE)。
之前「天才黑客」乔治・霍兹就爆料,GPT-4之所以采用混合模型,是因为无法让模型的参数规模超过 2200 亿。OpenAI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。
所以,如果百度能实现单一模型上的突破,模型能力是否也会有明显的提升,这个只能等真正发布之后来看了。
这么大参数量的模型,对算力要求注定不会小。现在的消息是,文心4.0是在万卡AI集群上训练出来的,应该也算上是国内首次使用万卡规模集群进行训练的大语言模型。
万卡集群什么概念,国内之前只有华为、阿里透露已建成万卡AI集群,但我们都没看到基于它推出的具体模型。
这说明,万卡集群就不容易建了,如果用起来发挥最大化作用则更难了。据分析正是因为飞桨的深度联合,才能高效地基于万卡集群训练起如此规模的模型。
成本激增,已低调面向公众小流量测试
不仅训练成本在增加,文心4.0的推理成本也被爆比3.5增加很多,我们还没拿到具体每千token的推理成本,但据传大概是此前的8-10倍,这还是在高利用率(MFU)的情况下。如果利用率更低,估计成本还会继续增加。
不得不说,大模型真的很费钱。打造领先的底层基础打模型,就是一场巨头的游戏!
最后,根据内部员工的说法,百度实际上已经开始秘密小流量测试文心大模型4.0,有小部分文心一言用户在使用的已经是最新的模型版本。
不少人认为这个说法比较靠谱,也可以从最近技术社区上的一些爆料上看出一点端倪。
说不定,你现在在文心一言上提问,用的就是文心大模型4.0了。不知道生成的结果是否能跟GPT-4一战。
再次强调,以上并非官方确认的信息,大家自行判断其准确性。