微軟又把 OpenAI 的機密泄露了？？在論文中明晃晃寫著：
o1-preview 約 300B 參數(shù)，GPT-4o 約 200B，GPT-4o-mini 約 8B……
英偉達 2024 年初發(fā)布 B200 時，就攤牌了 GPT-4 是 1.8T MoE 也就是 1800B，這里微軟的數(shù)字更精確，為 1.76T。
除此之外，論文中給 OpenAI 的 mini 系列，Claude3.5 Sonnet 也都附上了參數(shù)，總結如下：
o1-preview 約 300B；o1-mini 約 100B
GPT-4o 約 200B；GPT-4o-mini 約 8B
Claude 3.5 Sonnet 2024-10-22 版本約 175B
微軟自己的 Phi-3-7B，這個不用約了就是 7B
雖然論文中后面也有免責聲明：
確切數(shù)據(jù)尚未公開，這里大部分數(shù)字是估計的。
但還是有不少人覺得事情沒這么簡單。
比如為什么唯獨沒有放谷歌 Gemini 模型的參數(shù)估計？或許他們對放出來的數(shù)字還是有信心的。
也有人認為，大多數(shù)模型都是在英偉達 GPU 上運行的，所以可以通過 token 生成速度來估計。
只有谷歌模型是在 TPU 上運行的，所以不好估計。
而且微軟也不是第一次干這事了。
2023 年 10 月，微軟就在一篇論文里“意外”曝出 GPT-3.5-Turbo 模型的 20B 參數(shù)，在后續(xù)論文版本中又刪除了這一信息。
就說你是故意的還是不小心的？
微軟這篇論文說了什么
實際上，原論文介紹了一項與醫(yī)學相關的 benchmark——MEDEC。
12 月 26 日就已經發(fā)布，不過是比較垂直領域的論文，可能非相關方向的人都不會看，年后才被列文虎克網友們發(fā)現(xiàn)。
研究起因是，據(jù)美國醫(yī)療機構調查顯示，有 1/5 的患者在閱讀臨床筆記時報告發(fā)現(xiàn)了錯誤，而 40% 的患者認為這些錯誤可能影響他們的治療。
而且另一方面，LLMs (大語言模型）被越來越多的用于醫(yī)學文檔任務（如生成診療方法）。
因此，MEDEC 此番有兩個任務。一是識別并發(fā)現(xiàn)臨床筆記中的錯誤；二是還能予以改正。
為了進行研究，MEDEC 數(shù)據(jù)集包含 3848 份臨床文本，其中包括來自三個美國醫(yī)院系統(tǒng)的 488 份臨床筆記，這些筆記之前未被任何 LLM 見過。
它涵蓋五種類型的錯誤（診斷、管理、治療、藥物治療和致病因子），這些錯誤類型是通過分析醫(yī)學委員會考試中最常見的問題類型選擇的，并由 8 位醫(yī)療人員參與錯誤標注。
而參數(shù)泄露即發(fā)生在實驗環(huán)節(jié)。
按照實驗設計，研究者將選取近期主流的大模型和小模型來參與筆記識別和糾錯。
而就在介紹最終選定的模型時，模型參數(shù)、發(fā)布時間一下子都被公開了。
對了，省去中間過程，這項研究得出的結論是：Claude 3.5 Sonnet 在錯誤標志檢測方面優(yōu)于其他 LLM 方法，得分為 70.16，第二名是 o1-mini。
網友：按價格算合理
每一次，ChatGPT 相關模型架構和參數(shù)泄露，都會引起軒然大波，這次也不例外。
2023 年 10 月，微軟論文聲稱 GPT-3.5-Turbo 只有 20B 參數(shù)的時候，就有人感嘆：難怪 OpenAI 對開源模型這么緊張。
2024 年 3 月，英偉達確認 GPT-4 是 1.8T MoE，而 2000 張 B200 可以在 90 天內完成訓練的時候，大家覺得 MoE 已經且仍將是大模型架構趨勢。
這一次，基于微軟估計的數(shù)據(jù)，網友們主要有幾個關注點：
如果 Claude 3.5 Sonnet 真的比 GPT-4o 還小，那 Anthropic 團隊就擁有技術優(yōu)勢。
以及不相信 GPT-4o-mini 只有 8B 這么小。
不過此前也有人根據(jù)推理成本來算，4o-mini 的價格是 3.5-turbo 的 40%，如果 3.5-turbo 的 20B 數(shù)字準確，那么 4o-mini 剛好是 8B 左右。
不過這里的 8B 也是指 MoE 模型的激活參數(shù)。
總之，OpenAI 大概是不會公布確切數(shù)字了。
此前阿爾特曼征集 2024 年新年愿望，最后公布的清單中還有“開源”。2025 年的最新版本里，開源已經被去掉了。
論文地址：
https://arxiv.org/pdf/2412.19260
本文來自微信公眾號：量子位（ID：QbitAI），作者：夢晨、一水，原標題《4o-mini 只有 8B，o1 也才 300B！微軟論文意外曝光 GPT 核心機密》
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