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那是前两天一个普通的上午。我正在日常搬砖，突然各路信息席卷而来：「赶紧的，GPT-4 模型构架泄露啦，国产大模型要再次超越啦！」
打开社媒一看，好么，都不用会英语，国内的人翻机翻都已经上线了，这速度，我是真的服气。但是，等我去追根溯源，看看信息到底有几分靠谱的时候，我突然就有把科技圈逛出了娱乐圈的感觉。
鉴于目前「Fake News」满天飞的互联网现状，我看到这个消息后，干的第一件事就是追本溯源。
我信息挖掘的起点是 Hacker News 上分享的、通过 Thread Reader 提取的推文串（存档于 7 月 11 日）。点开一看，上来就是两句：
GPT-4's details are leaked.
It is over.
这标题党水平完全不逊色于国内。
众所周知，OpenAI 在发布 GPT-4 的同时打破了自己对 open 的承诺，没有透露任何权重或技术细节，被业界广泛批评。这大概就是博主为什么要用 It is over 这个梗来渲染「情节反转」的戏剧效果。
再看内容，正是 OpenAI 守口如瓶的 GPT-4 训练细节。这些信息前面有过很多猜测，但是官方一直都没有披露，提到的时候都说的很模糊（原文比较晦涩，用了很多缩写和行话，一些会在后文解释）：
问题是，这些信息是怎么弄来的，是否靠谱呢？
顺藤摸「瓜」，我又找到了这串推文的发布者——Yam Peleg。
这老哥的账号虽然我没关注，但还真看过他以前的文章。他是以色列一个「创业公司」的 CEO（但成立有 15 年，可能再叫创业公司不太合适了）；本人工程经历丰富，很懂大语言模型，曾经尝试反向破解过 GPT-4 和 ChatGPT 代码解释器。今年六月，OpenAI 成员访问以色列的时候，Peleg 还去参加座谈沟通了，并且还和 CEO Sam Altman 合影。
读这老哥的文章，我就禁不住想起来在以色列时候见过的一位学生联络员 Tom，随便说点啥都能给你搞得热血沸腾的。
考虑到这老哥一直在研究 OpenAI，也认识 OpenAI 内部很多人，所以他如果得到了点啥内部消息，我觉得可信度其实还挺高的。
但等我晚上准备去仔细研读下他发的东西的时候，突然发现他把前面发的都删了。本来我以为是被 OpenAI 捂嘴了，还庆幸自己留了档。后面仔细一看，发现不是因为 OpenAI 要求删除，而是因为他也是从一个付费专栏转述的，被人投诉侵犯了版权。
这篇原始来源是一个叫做 SemiAnalysis 的 Substack 专栏，他们稍早之前发了一篇题为 GPT-4 Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, Vision, MoE 的文章，放在付费墙后。
查了一下得知：
SemiAnalysis 是一个精品半导体研究和咨询公司，专注于从化学原料到晶圆厂到设计 IP 和战略的半导体供应链。该公司由 Dylan Patel 创办，一位有着多年半导体行业经验的分析师和工程师。Patel 曾在英特尔、AMD、高通等公司担任过从设计工程师到市场营销经理等的角色。
SemiAnalysis 的团队还包括多位专业的半导体分析师和咨询顾问。他们各自有着不同的专长领域，如 AI、云计算、网络、存储、电动汽车、射频、物联网等。他们为客户提供了从化学原料到晶圆厂到设计 IP 和战略的全方位的半导体供应链分析和咨询服务。
早些时候，SemiAnalysis 还发过一篇文章披露谷歌工程师在内部通信中说「我们没有护城河，但 OpenAI 也没有」（We Have No Moat, And Neither Does OpenAI），引起不小议论。这篇文章后面被证实为真。
这样看来，Dylan Patel 老哥可能确实有些内线，他们给出的信息可信度应该还是可以的。
至于他们为啥这么急着让 Yam 老哥删推——因为这些「内部信息」确实价值不菲，订阅 SemiAnalysis 的付费文章，一年要 500 美元。Yam 老哥订阅的精英版更是要 1000 美元。
根据这个来龙去脉，我的看法是，这个传闻还是有一定的可信度的。以下则是我基于这些信息的一些分析，提出来供大家讨论。
根据此次传闻，目前如果要训练一个 GPT-4 竞品，按照使用约 8,192 个 H100 芯片来估算，以每小时 2 美元的价格，在约 55 天内可以完成预训练，成本约为 2150 万美元（1.5 亿人民币）。
这个成本对于目前波涛汹涌的 LLM 市场来说，真的不算大。国内目前的主要玩家都可以比较轻松地承担数次训练。所以，这次说真的，再过半年模型能力（起码参数规模）对标 GPT-4 可能真的不是吹牛。
如果训练成本不是问题，那么训练数据会不会成为问题呢？我认为也不会。传闻称，GPT-4 的训练数据共 13T（13 万亿个）token。作为对比，CommonCrawl 和 RefinedWeb 两个公开数据集都是 5T 个 token，传闻称，余下部分来源 Twitter、Reddit 和 YouTube；一些诉讼还主张 OpenAI 使用了来自 LibGen、SciHub 等「影子图书馆」的盗版数据。
因此，我认为这个数据规模并不是不可企及，再加上国内本身也积累了很多中文资源，所以训练数据也应该问题不大。
其他的类似预训练、微调以及中文编解码等问题，其实也不存在太多的技术秘密，方法还是 比较公开的。给足够的资源，半年时间应该都可以解决。
所以，最后剩下的门槛就是并行能力了。其实这次传闻里面用了极大的篇幅去介绍相关的内容，专业程度还是比较高的，这里我只能做些粗浅解释。
粗略地说，所谓并行问题，就是你有了大模型，如何以最低的成本让最多的人同时使用。这里面涉及到很多专业的设计问题，在运算资源固定的情况下，应该如何分配不同环节的运算资源？如何处理并发？如何管理内存？
并行处理的能力直接决定了用户体验。目前基于 GPT-3.5 的 ChatGPT 和 API 都比较流畅了，这是非常厉害的。这里大家可能会说，我体验的其他国产 LLM 或者 Claude 都比 GPT-3.5 还快啊。但是，大家没有考虑使用的量级问题，GPT-3.5 在这么高的并发下有这样的性能，其他的厂商如果匹配不了 OpenAI 的这个能力，也就没能力来抢 OpenAI 的市场。
所以，并行能力可能会成为各路 OpenAI 竞争对手的角逐重点之一。
前面提到，传闻称 GPT-4 是由 16 个专家模型组成的「专家混合」（mixture of experts, MoE）模型。这里简单解释一下什么是「专家混合」，这是指将用户的「问题」划分成若干子问题，每个子问题交给一个较小的模型（也就是一个「专家」）去解决，然后通过一个「路由模型」进行选择和组合，再输出给用户。
传闻进一步称，GPT-4 的每个「专家」有 1110 亿参数量——相当于 GPT-3（这个和 Sam Altman 前期说的 GPT-4 参数甚至小于 GPT-3.5 相符），其中有 550 亿个参数是共享的。每次向前传递推理（生成一个 token 的输出）使用两个「专家」，事实上耗费的参数量约为 2800 亿。这个数字显著小于不用 MoE 所需的数量，也和前期很多学者预测的类似。
值得注意的是，传闻指出 GPT-4 训练所用的文本和代码数据都是被重复使用过的。再结合使用 MoE 构架的选择，我个人猜测：要么目前可以比较方便获取的高质量文本数据已经接近枯竭，要么无限制增大数据量对 LLM 性能的提升已经非常有限了。
但是，无论是哪一种情况，GPT-5 想要有大的性能突破，就必须能够充分利用现存的大量视频、图片以及音频数据，换言之是一个「多模态」的模型。
问题在于，根据这次的传闻，OpenAI 目前的视觉多模态并没有太多的过人之处。它是一个独立的视觉编码器，使用文本做输入进行预训练，然后使用约 2 万亿个 Token 进行微调。这种训练方式，明显无法充分利用已有的视频、图片以及音频数据。
所以，OpenAI 一直强调还没有训练 GPT-5，大概率是真话。在训练 GPT-5 之前，他们还得找到一个更好的多模态模型构架，让模型可以充分利用音视频数据。而只有能够利用这些优质的训练数据，GPT-5 才有可能获得足够的能力提升。（同时，如果 GPT-5 真的能够充分利用这些音视频数据的话，那不管是 AGI 还是 OpenAI 最近提出的「超智体」，似乎确实也没那么遥远了。）
这个推论就完全是个人的瞎猜了。事实根据不足，大家看看就好。
我的理解是，OpenAI 很清楚 GPT-4 的护城河并不深；在如今这种热潮中，竞争对手迎头赶上也并不困难。并且如上分析，他们现在的多模态大模型构架应该还没有搞定，这个时候如果有新的玩家上来就从多模态开始突破，OpenAI 被弯道超车的概率也是很大的。
所以，这也许是 OpenAI 的缓兵之计——我就给你们透露一些 GPT-4 的信息，让头部的玩家都先去做 GPT-4 的复刻工作，把 OpenAI 已经走过的路也再走一遍。
如果在这个过程中，OpenAI 给 GPT-5 的训练打好了基础，完成了多模态大模型的前期攻关，即使 GPT-4 已经被其他的大语言模型超越，OpenAI 也不慌了。个人认为，多模态很可能就是人卷人的最后一代了，再未来的模型开发和演进说不定就以 AGI 为主力了。也就是说，这次赢了，可能就赢到最后了。
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