GPT-3.5 Turbo Instruct

• ·parametry: estymata Epoch AI (pewność: likely)
• ·jednostki korelatora: estymata z parametrów (d∝P^⅓, proporcje dense transformera)
• ·energia: brak compute treningu → nieliczona
• ·utrwalenie kodu: b.d. — brak compute treningu

Dominik: „informacja razy kod" daje wyobrażenie o mocy diagnostycznejIloczyn dwóch rodzajów bitów — u nas zobrazowany jako pole bramki Mazurowskiej. Liczone wyłącznie ze struktury modelu (parametry, architektura), nie z benchmarków.. Obie liczby liczymy z budowy modelu — zero testów.

Uczciwie: to nadal miara ilości (jak duży korelator), nie jakości — większy model ma większą moc. Cybernetyczna miara jakościPodział informacja/kod × energia/materia (Einstein). Sam Dominik ją odracza w nagraniu („nie pakujmy jeszcze Einsteina"). Oś jakości = faza 2. czeka na fazę 2. „Kod = parametry×16 bitów" to nasze założenie techniczne, a prezentacja iloczynu jako POLA w bit² — nasza operacjonalizacja (Dominik mówi o iloczynie „informacja razy kod", nie o polu).

Ile drogi do mózgu?iSkala jest logarytmiczna: każdy równy odcinek paska oznacza ok. 10-krotny wzrost indeksu. Lewy kraniec to 10⁻⁷% (poniżej najsłabszego zmierzonego modelu), prawy — pełny parytet z mózgiem.

GPT-3.5 Turbo Instruct osiąga 0,0018% potencjału mózgu — mózg ma ok. 55 000× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.

Moment w historii

W dniu publikacji (IX 2023) GPT-3.5 Turbo Instruct wyprzedzało go 37 modeli — na czele z:

Porównanie obejmuje 419 modeli ze zbioru — „#1” = najwyższy Indeks Świadomości wśród modeli opublikowanych przed premierą.

1. #259PartiGoogle Research0,0018%
2. #260GPT-NeoX-20BEleutherAI0,0018%
3. #261GPT-3.5 Turbo InstructOpenAI0,0018%
4. #262GPT-3.5 TurboOpenAI0,0018%
5. #263SPHINX (Llama 2 13B)Shanghai AI Lab,Chinese University of Hong Kong (CUHK),ShanghaiTech University0,0018%

Od GPT-1 (VI 2018) do GPT-5.5 Pro (IV 2026) indeks linii urósł ×470. Punkty na wykresie są klikalne — każdy prowadzi do profilu wersji.

1. VI 2018GPT-1szacunek4,8×10⁻⁵%
2. II 2019GPT-2 (1.5B)szacunek0,0003%
3. II 2019GPT-2 (355M)szacunek0,0001%
4. II 2019GPT-2 (774M)szacunek0,0002%
5. V 2020GPT-3 175B (davinci)0,0083%
6. III 2022GPT-3.5 (davinci-002)szacunek z compute0,0073%
7. V 2022GPT-2 Medium (FlashAttention)0,0001%
8. VI 2023GPT-3.5 Turboszacunek0,0018%
9. VI 2023GPT-4 (Jun 2023)szacunek0,042%
10. IX 2023GPT-3.5 Turbo Instructszacunek0,0018%
11. IX 2023GPT-4Vnie publikuje danych—
12. V 2024GPT-4oszacunek klasy0,0091%
13. VII 2024GPT-4o mininie publikuje danych—
14. II 2025GPT-4.5szacunek z compute0,042%
15. VIII 2025GPT-5szacunek z compute0,023%
16. VIII 2025GPT-5 mininie publikuje danych—
17. VIII 2025GPT-5 nanonie publikuje danych—
18. VIII 2025gpt-oss-120bpopularny lokalnieDostępny do uruchomienia lokalnie — Ollama / Hugging Face / LM Studio.0,0062%
19. VIII 2025gpt-oss-20b0,0019%
20. X 2025GPT-5 Proszacunek klasy0,0062%
21. XI 2025GPT-5.1szacunek klasy0,023%
22. XI 2025GPT-5.1 Instantnie publikuje danych—
23. XI 2025GPT-5.1-Codexnie publikuje danych—
24. XI 2025GPT-5.1-Codex-Maxnie publikuje danych—
25. XII 2025GPT-5.2szacunek klasy0,023%
26. XII 2025GPT-5.2 Codexnie publikuje danych—
27. XII 2025GPT-5.2 Proszacunek klasy0,023%
28. II 2026GPT-5.3 Codexnie publikuje danych—
29. III 2026GPT-5.4szacunek klasy0,023%
30. III 2026GPT-5.4 Proszacunek klasy0,023%
31. IV 2026GPT-5.5szacunek klasy0,023%
32. IV 2026GPT-5.5 Proszacunek klasy0,023%

Kontekst czasu

Każdy szary punkt to jeden z 419 modeli; GPT-3.5 Turbo Instruct wyróżniony kolorem. Oś pionowa jest logarytmiczna, a przerywana linia u góry to mózg (100%).