Метод 1: оценка на основе формул
Модели GPT обычно имеют фиксированный шаблон с точки зрения типов и размеров слоев. Вы можете оценить количество параметров, суммируя параметры в каждом слое. Формула для оценки количества параметров:

Всего параметров = (Размер встраивания Размер словаря) + (Количество слоев(Размер слоя ^ 2)) + (Количество слоев Размер слояВнимание, головы (Размер головы внимания ^ 2)) + (Количество слоевРазмер слоя Головки вниманияРазмер головы внимания)

Вот пример фрагмента кода Python для оценки количества параметров с помощью этого метода:

embedding_size = 768
vocabulary_size = 50000
num_layers = 12
layer_size = 768
num_heads = 12
head_size = 64
total_params = (embedding_size * vocabulary_size) + (num_layers * (layer_size  2)) + (num_layers * layer_size * num_heads * (head_size  2)) + (num_layers * layer_size * num_heads * head_size)
print(f"Estimated parameter count for GPT-4: {total_params}")

Метод 2: проверка предварительно обученной модели
Если доступны предварительно обученные веса GPT-4, вы можете загрузить модель с помощью платформы глубокого обучения (например, TensorFlow или PyTorch) и просмотреть сводную информацию модели, чтобы получить точное количество параметров.. Вот пример фрагмента кода с использованием библиотеки Hugging Face Transformers:

from transformers import GPT4Model
model = GPT4Model.from_pretrained('gpt4-base')
total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
print(f"Exact parameter count for GPT-4: {total_params}")

Обратите внимание, что для метода 2 требуется наличие предварительно обученных весов для GPT-4, которые на данный момент могут быть недоступны публично.