GPT-4架构推测
基于公开信息的技术分析
已知信息
OpenAI未公开GPT-4的详细架构，但根据官方论文和各方分析，可以推测出一些关键信息。
官方确认
- • 多模态能力（文本+图像）
- • 128K上下文窗口
- • 优于GPT-3.5的推理能力
- • 更好的指令跟随
推测参数
- • 参数量：~1.8T（MoE）
- • 专家数量：~120个
- • 每次激活：~280B
- • 训练数据：~13T tokens
MoE架构推测
混合专家模型（Mixture of Experts）
根据George Hotz等人的分析，GPT-4很可能采用了MoE架构， 将FFN层替换为多个专家网络，每次只激活部分专家。
# MoE优势
- 总参数量大（能力强）
- 激活参数量小（推理快）
- 专家专业化分工
多模态架构
GPT-4的多模态能力可能通过以下方式实现：
视觉编码器
类似CLIP的视觉模型提取图像特征
跨模态对齐
将视觉特征映射到语言模型的嵌入空间
联合训练
图文数据联合训练，学习跨模态关联
与GPT-3对比
| 特性 | GPT-3 | GPT-4 |
|---|---|---|
| 参数量 | 175B | ~1.8T (MoE) |
| 上下文 | 2K/4K | 8K/128K |
| 多模态 | 否 | 是 |
| 推理能力 | 有限 | 显著提升 |
| 对齐程度 | 基础 | 深度对齐 |
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