InstructGPT 175B

Pesi chiusi OpenAI 175B parametri January 2022

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione
OpenAI
Tipo di organizzazione
Industry
Paese
United States of America
Pubblicato
27 January 2022
Autori
Long Ouyang, Pamela Mishkin, Jeff Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll L. Wainwright,John Schulman, Amanda Askell, Fraser Kelton, Peter Welinder, Luke Miller, Maddie Simens, Paul Christiano, Ryan Lowe, Chong Zhang, Jacob Hilton, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, Jan Leike

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Language
Compito
Language modeling/generation
Approccio
Self-supervised learning
Modello di base
GPT-3 175B (davinci)

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri
175B

"We train three model sizes (1.3B, 6B, and 175B parameters)"

Dati di addestramento
16,969,897 tokens

Table 6 - describes **number of prompts** 26584 + 6623 = 33207 This is added to GPT-3 dataset size.

Calcolo di addestramento

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Calcolo di addestramento
3.2 × 10²³ FLOP

"training our 175B PPO-ptx model requires 60 petaflops/s-days, compared to 3,640 petaflops/s-days for GPT-3 (Brown et al., 2020)" 60/3640 = +1.65% to base model compute base model was reported 3.14e+23 FLOP 3.14e+23 * 1.0165 = 319181000000000000000000

Come è stato stabilito
Reported
Addestramento fine
5.2 × 10²¹ FLOP

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi
Closed — provider access only
Accesso al modello
API access
Codice di addestramento
Unreleased

used to be accessible via API, now deprecated

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Modello di base
Yes
Probabilmente sopra 10²³ FLOP
Yes
Perché è monitorato
Historical significance,Highly cited
Record fiducia
Confident
Citazioni
20,786

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Training language models to follow instructions with human feedback
Ultimo aggiornamento
25 May 2026

Cosa significano i numeri

Sfondo

InstructGPT 175B è stato pubblicato da OpenAI, nel paese registrato come United States of America, durante January 2022. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation.

Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, GPT-3 175B (davinci). Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.

Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.

Come è stato addestrato

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 3.2 × 10²³ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Il set di addestramento si aggirava attorno a 16,969,897 token di testo

Il suo criterio di inclusione: historical significance,Highly cited.

Risposte

InstructGPT 175B — domande comuni

01

InstructGPT 175B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.

02

InstructGPT 175B— è open-source?

No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.

03

InstructGPT 175B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 175B. "We train three model sizes (1.3B, 6B, and 175B parameters)". Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

04

InstructGPT 175B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da OpenAI, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.

05

InstructGPT 175B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in January 2022. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

06

InstructGPT 175B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

07

InstructGPT 175B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 3.2 × 10²³ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.