Profil modelu
LMSI-Palm
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
LMSI-Palm osiąga 0,018% potencjału mózgu — mózg ma ok. 5500× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.
Moment w historii
W dniu publikacji (X 2022) LMSI-Palm wyprzedzały go 4 modele — na czele z:
Porównanie obejmuje 419 modeli ze zbioru — „#1” = najwyższy Indeks Świadomości wśród modeli opublikowanych przed premierą.
Pozycja w rankingu
#69 z 419- #67Flan-PaLM 540BGoogle0,018%
- #68U-PaLM (540B)Google0,018%
- #69LMSI-PalmGoogle,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC)0,018%
- #70MegaScale (530B)ByteDance,Peking University0,018%
- #71Megatron-Turing NLG 530BMicrosoft,NVIDIA0,018%
Rodzina PaLM
7 wersjiOd PaLM (540B) (IV 2022) do PaLM 2 (V 2023). Punkty na wykresie są klikalne — każdy prowadzi do profilu wersji.
Kontekst czasu
Każdy szary punkt to jeden z 419 modeli; LMSI-Palm wyróżniony kolorem. Oś pionowa jest logarytmiczna, a przerywana linia u góry to mózg (100%).