GPT-3.5 (davinci-002)
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- OpenAI
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 15 March 2022
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling
- Ansatz
- Reinforcement learning
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 2.6 × 10²⁴ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Comparison with other models,Benchmarks
https://colab.research.google.com/drive/1QSxa8YCWjEBQU7mrXLhw6TP1VX5oqgdW#scrollTo=Gt6Z6oZ26clI
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA A100 SXM4 40 GB
- Rechenkosten
- $4,897,552
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- API access
- Training-Code
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Grenzmodell
- Yes
- Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- Historical significance,Significant use,SOTA improvement,Training cost
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Speculative
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Zuletzt aktualisiert
- 16 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
GPT-3.5 (davinci-002) wurde veröffentlicht von OpenAI, im Land aufgezeichnet als United States of America, während March 2022. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Wie es trainiert wurde
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 2.6 × 10²⁴ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: historical significance,Significant use,SOTA improvement,Training cost.
Antworten
GPT-3.5 (davinci-002) — Häufige Fragen
GPT-3.5 (davinci-002)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in March 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
GPT-3.5 (davinci-002)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
GPT-3.5 (davinci-002)— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 2.6 × 10²⁴ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
GPT-3.5 (davinci-002)— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
GPT-3.5 (davinci-002)— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
GPT-3.5 (davinci-002)— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
GPT-3.5 (davinci-002)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von OpenAI, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
Die andere Richtung
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