Profil modelu
InstructGPT 1.3B
Jak policzono te liczby
dane opublikowane- ·parametry: dane opublikowane (Epoch AI, pewność: confident)
- ·jednostki korelatora: estymata z parametrów (d∝P^⅓, proporcje dense transformera)
- ·energia: brak compute treningu → nieliczona
- ·utrwalenie kodu: b.d. — brak compute treningu
Bramka Mazurowska — pełna moc diagnostyczna (informacja × kod)
metoda z nagrania [Cybernetyka #2]Dominik: „informacja razy kod" daje wyobrażenie o mocy diagnostycznej. 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 jakości 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?i
InstructGPT 1.3B osiąga 0,0003% potencjału mózgu — mózg ma ok. 380 000× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.
Moment w historii
W dniu publikacji (I 2022) InstructGPT 1.3B wyprzedzało go 27 modeli — na czele z:
Porównanie obejmuje 419 modeli ze zbioru — „#1” = najwyższy Indeks Świadomości wśród modeli opublikowanych przed premierą.
Pozycja w rankingu
#373 z 419Rodzina InstructGPT
3 wersjeOd InstructGPT 1.3B (I 2022) do InstructGPT 6B (I 2022) indeks linii urósł ×2,9. Punkty na wykresie są klikalne — każdy prowadzi do profilu wersji.
- I 2022InstructGPT 1.3B0,0003%
- I 2022InstructGPT 175B0,0083%
- I 2022InstructGPT 6B0,0008%
Kontekst czasu
Każdy szary punkt to jeden z 419 modeli; InstructGPT 1.3B wyróżniony kolorem. Oś pionowa jest logarytmiczna, a przerywana linia u góry to mózg (100%).