Por favor, tenga en cuenta que no existe un modelo llamado GPT-3.5, sino que hay una versión mejorada de GPT-3 llamada GPT-3.x. Aquí está la tabla comparativa solicitada:

Modelo	Fecha de lanzamiento	Tamaño del modelo	Número de parámetros	Número de capas	Longitud máxima de secuencia	Número de cabezales de atención	Rendimiento en tareas de lenguaje natural
GPT-1	2018	117 millones de parámetros	117 millones	12	512	12	Bueno, pero superado por modelos más recientes
GPT-2	2019	1.5 mil millones de parámetros	1.5 mil millones	48	1024	16	Excelente, superando a GPT-1 en muchas tareas de lenguaje natural
GPT-3	2020	175 mil millones de parámetros	175 mil millones	96	2048	96	Sobresaliente, superando a GPT-2 en casi todas las tareas de lenguaje natural
GPT-3.x	2021	Hasta 6 mil millones de parámetros	Hasta 6 mil millones	Hasta 96	Hasta 2048	Hasta 96	Mejora en tareas específicas en comparación con GPT-3, pero necesita más investigación
Tenga en cuenta que los datos de rendimiento en tareas de lenguaje natural son generales y pueden variar según la tarea específica y la configuración del modelo. Además, la cantidad de parámetros y capas no siempre se correlaciona directamente con el rendimiento, ya que otros factores, como el ajuste fino y la selección del conjunto de datos, también pueden influir en el rendimiento.
โปรดทราบว่าไม่มีรุ่นที่เรียกว่า GPT-3.5 แต่มีรุ่นปรับปรุงของ GPT-3 ที่เรียกว่า GPT-3.x นี่คือตารางเปรียบเทียบที่ร้องขอ: รุ่น วันที่วางจำหน่าย ขนาดรุ่น จำนวนพารามิเตอร์ จำนวนเลเยอร์ ความยาวลำดับสูงสุด จำนวนหัวความสนใจ ประสิทธิภาพในงานภาษาธรรมชาติ GPT-1 2018 117 ล้านพารามิเตอร์ 117 ล้าน 12,512 12 ดี แต่แซงหน้าด้วยรุ่นล่าสุด GPT -2 2019 1.5 พันล้านพารามิเตอร์ 1.5 พันล้าน 48 1,024 16 ยอดเยี่ยม เหนือกว่า GPT-1 ในงานภาษาธรรมชาติหลายๆ งาน GPT-3 2020 175 พันล้านพารามิเตอร์ 175 พันล้าน 96 2048 96 โดดเด่น มีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-2 ในงานภาษาธรรมชาติเกือบทั้งหมด GPT-3 x 2021 มากถึง 6 พันล้านพารามิเตอร์ สูงถึง 6 พันล้าน สูงถึง 96 สูงถึง 2048 สูงถึง 96 การปรับปรุงงานเฉพาะเจาะจงเมื่อเทียบกับ GPT-3 แต่ต้องการการวิจัยเพิ่มเติม โปรดทราบว่าข้อมูลประสิทธิภาพการทำงานของภาษาธรรมชาตินั้นเป็นข้อมูลทั่วไปและอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับ งานเฉพาะและการกำหนดค่าโมเดล นอกจากนี้ จำนวนพารามิเตอร์และเลเยอร์ไม่ได้มีความสัมพันธ์โดยตรงกับประสิทธิภาพเสมอไป เนื่องจากปัจจัยอื่นๆ เช่น การปรับแต่งอย่างละเอียดและการเลือกชุดข้อมูล ก็อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพได้เช่นกัน
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence