InstructGPT 175B
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- OpenAI
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 27 January 2022
- Auteurs
- 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
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling/generation
- Aanpak
- Self-supervised learning
- Basis model
- GPT-3 175B (davinci)
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 175B
- Training gegevens
- 16,969,897 tokens
"We train three model sizes (1.3B, 6B, and 175B parameters)"
Table 6 - describes **number of prompts** 26584 + 6623 = 33207 This is added to GPT-3 dataset size.
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 3.2 × 10²³ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Reported
- Fijn-tuning compute
- 5.2 × 10²¹ 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
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- API access
- Training code
- Unreleased
used to be accessible via API, now deprecated
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Basis model
- Yes
- Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP
- Yes
- Waarom het wordt gevolgd
- Historical significance,Highly cited
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 20,786
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Training language models to follow instructions with human feedback
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
InstructGPT 175B werd gepubliceerd door OpenAI, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens January 2022. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation.
Het startpunt was een bestaand basismodel, GPT-3 175B (davinci). Dat is de gebruikelijke manier waarop een gespecialiseerd model wordt geproduceerd.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Hoe het getraind werd
Training kostte een rekensbudget van ongeveer 3.2 × 10²³ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
De trainingsset liep naar ongeveer 16,969,897 tekstokens
De inclusiecriteria: historical significance,Highly cited.
Antwoorden
InstructGPT 175B — veelgestelde vragen
InstructGPT 175B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
InstructGPT 175B— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
InstructGPT 175B— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 175B. "We train three model sizes (1.3B, 6B, and 175B parameters)". Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
InstructGPT 175B— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door OpenAI, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
InstructGPT 175B— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in January 2022. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
InstructGPT 175B— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
InstructGPT 175B— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 3.2 × 10²³ FLOP. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.