GPT-3.5 Turbo Instruct
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- OpenAI
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 28 September 2023
- Autores
- John Schulman, Barret Zoph, Christina Kim, Jacob Hilton, Jacob Menick, Jiayi Weng, Juan Felipe Ceron Uribe, Liam Fedus, Luke Metz, Michael Pokorny, Rapha Gontijo Lopes, Shengjia Zhao, Arun Vijayvergiya, Eric Sigler, Adam Perelman, Chelsea Voss, Mike Heaton, Joel Parish, Dave Cummings, Rajeev Nayak, Valerie Balcom, David Schnurr, Tomer Kaftan, Chris Hallacy, Nicholas Turley, Noah Deutsch, Vik Goel,…
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation, Question answering, Chat
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 20B
- Datos de entrenamiento
- tokens
20B parameters according to Table 1 in Microsoft's CODEFUSION paper: https://arxiv.org/pdf/2310.17680.pdf
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Proveedor de nube
- Azure AI
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- API access
- Código de entrenamiento
- Unreleased
available on API: https://platform.openai.com/docs/models/gpt-3-5-turbo
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Probablemente por encima de 10²³ FLOP
- Yes
- Por qué se rastrea
- Historical significance,Significant use
- Confianza de registro
- Likely
https://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/ was the default free model in ChatGPT, so likely one of the most popular models in existence
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- A fast, inexpensive model for simple tasks
- Última actualización
- 8 April 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
GPT-3.5 Turbo Instruct fue publicado por OpenAI, en el país registrado como United States of America, durante September 2023. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Chat.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Cómo fue entrenado
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: historical significance,Significant use.
Respuestas
GPT-3.5 Turbo Instruct — preguntas comunes
GPT-3.5 Turbo Instruct— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Chat. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
GPT-3.5 Turbo Instruct— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
GPT-3.5 Turbo Instruct— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
GPT-3.5 Turbo Instruct— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 20B. 20B parameters according to Table 1 in Microsoft's CODEFUSION paper: https://arxiv.org/pdf/2310.17680.pdf. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
GPT-3.5 Turbo Instruct— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por OpenAI, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
GPT-3.5 Turbo Instruct— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2023. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.