← Wszystkie modele

Profil modelu

InstructGPT 175B

OpenAI·USA·I 2022·język
dane opublikowanesprzęt z epoki
Indeks Świadomości
0,0083%
widełki: 0,0036%–0,019%
Informacja (pojemność)
8,8×10⁷ bitów
widełki: 3,8×10⁷–2×10⁸
Energia treningu
188 MWh
widełki: 94 MWh–376 MWhsprzęt: typowy dla ery 2022
Sprawność
4,1 bit/J
bitów wzorca z 1 dżula energii treningu

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: compute ÷ sprawność era 2022 (czip typowy dla ery) × MFU 0,40 × PUE 1,2
  • ·utrwalenie kodu: 0,09× kotwicy Chinchilli (u=D/(20·P_tot), tokeny z compute; widełki ×÷7,1) — oś diagnostyczna v0 [nasze]

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.

Informacja
8,8×10⁷
bity — relacje wewnątrz sieci
Kod
2,8×10¹²
bity — utrwalone wagi
Moc diagnostyczna
1020,4 bit²
pole = informacja × kod

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).

Utrwalenie kodu — diagnostyka

oś ilościowa · v0 [nasze] · niekanoniczna

Ile przepływów utrwalających przeszło przez drogi korelatora podczas nauki. Poniżej 0,3× — drogi słabo wydeptane, kod niejednoznaczny.

Pasmo
kod niedotrwalony
kategoria, nie wyścig
Utrwalenie
0,1×
widełki 0,6× · 1× = kotwica Chinchilli
Skala nasycona
8%
50% = kotwica · U% = u/(u+1)

Uczciwie: to oś ilościowa — wykrywacz kodu nieutrwalonego (kara za niedotrenowanie), nie ranking jakości. Obejmuje 1 z 3 czynników rejestracji Mazura (częstość; bez siły i świeżości bodźca, bez derejestracji) i nie widzi jakości danych treningowych. Nie wchodzi do Indeksu. Status: v0 [nasze] — czeka na walidację Dominika (pytanie D9).

Fizyczna kotwica — granica Landauera

termodynamika · nie benchmark

Fizyka wyznacza absolutne minimum energii na zapis jednego bitu: kT·ln2 ≈ 2,9×10⁻²¹ J. To obiektywny punkt odniesienia — mierzymy, ile rzędów wielkości ponad tym minimum model zapłacił za utrwalenie swoich wag.

Fizyczne minimum
8,0×10⁻⁹ J
kod × kT·ln2 — mniej się nie da
Realny trening
188 MWh
energia zapłacona naprawdę
Dystans od ideału
19,9 rzędu wielkości
= 10^19,9 × minimum
granica Landauera (0)mózg
14,5
model
19,9

Mózg jest o ~5 rzędów wielkości bliżej fizycznego ideału — termodynamiczny mistrz.

Uczciwie: to miara sprawności (te same dane co bity/dżul, w jednostkach fizyki) — nadal strona ilościowa. Miara jakości wymaga jeszcze licznika-kodu (wierności) — faza 2.

Ile drogi do mózgu?i

0,0083%
10⁻⁷%
Mózg (100%)

InstructGPT 175B osiąga 0,0083% potencjału mózgu — mózg ma ok. 12 000× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.

Moment w historii

W dniu publikacji (I 2022) InstructGPT 175B wyprzedzało go 8 modeli — na czele z:

W dniu premiery
#9
Do ówczesnego lidera
×5,0
Modeli przed premierą
64

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

Pozycja w rankingu

#139 z 419
  1. #137MegaScale (175B)0,0083%
  2. #138OPT-175B0,0083%
  3. #139InstructGPT 175B0,0083%
  4. #140GPT-3 175B (davinci)0,0083%
  5. #141Palmyra X 0040,0074%

Rodzina InstructGPT

3 wersje

Od 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.

  1. I 2022InstructGPT 1.3B0,0003%
  2. I 2022InstructGPT 175B0,0083%
  3. I 2022InstructGPT 6B0,0008%

Kontekst czasu

Każdy szary punkt to jeden z 419 modeli; InstructGPT 175B wyróżniony kolorem. Oś pionowa jest logarytmiczna, a przerywana linia u góry to mózg (100%).