Ted Sanders उद्धृत किया जा रहा है।

मेटा विवरण: जानें कि कैसे ओपनएआई मॉडल नामकरण सम्मेलन रिलीज़ आदेश, समानता और सुधार का संकेत देते हैं, और क्यों मॉडल आकार प्रदर्शन, विश्वसनीयता और लागत को ड्राइव करता है।

टैगः ओपनएआई, एलएलएम, मॉडल नामकरण, जनरेटिव AI

विशेष रुप से प्रदर्शित छवि: स्तरित मॉडल चरणों और रिलीज़ मार्कर का अमूर्त, मैत्रीपूर्ण चित्रण, कोई वास्तविक लोग नहीं हैं, कोई लोगो नहीं है, कोई पाठ नहीं है।

बड़े भाषा मॉडलों की तुलना करने वाले पाठकों के लिए, ओपनएआई मॉडल नामकरण सम्मेलन बताते हैं कि कैसे लाइनअप क्रम और संस्करण संख्या अपेक्षित क्षमता, लागत और रिलीज़ अर्थ को संकेत दे सकती है। Ted Sanders पर आधारित स्रोत एक बेंचमार्क स्कोर का वादा नहीं करता है। यह मॉडल नाम पढ़ने का एक व्यावहारिक तरीका देता है।

प्रदर्शन बहुआयामी है

LLM प्रदर्शन अविश्वसनीय रूप से बहुआयामी है। इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि गणित में सबसे अच्छा मॉडल चुटकुलों में भी सर्वश्रेष्ठ है। फिर भी, भिन्नता का अधिकांश हिस्सा एक चर द्वारा समझाया गया हैः मॉडल आकार. बड़े मॉडल आम तौर पर अधिक कुशल और विश्वसनीय होते हैं, प्रति टोकन अधिक लागत होती है, और गूढ़ तथ्यों को बेहतर याद करते हैं।

यह एक उपयोगी व्यापार पैदा करता है। यदि किसी कार्य को विश्वसनीयता या दुर्लभ तथ्यों की आवश्यकता होती है, तो एक बड़ा मॉडल मदद कर सकता है। अगर प्रति टोकन लागत मायने रखती है, एक बड़े मॉडल सबसे अच्छा विकल्प नहीं हो सकते हैं। केवल नाम ही प्रश्न का समाधान नहीं करता है, क्योंकि विभिन्न कार्यों में अलग-अलग व्यवहार होता है।

ओपनएआई मॉडल आदेश

स्रोत एक आदेश देता हैः लूना < टेरा < सूर्य < Astra. यह सीढ़ी एक सामान्य पदानुक्रम का सुझाव देती है। एस्ट्रा सोल के ऊपर, सोल टेरा के ऊपर और टेरा लूना के ऊपर बैठती है। इसका मतलब यह नहीं है कि हर क्षमता समान है। यह सुझाव देता है कि प्रदाता की लाइनअप में एक मॉडल कहां बैठता है।

पाठकों के लिए, यह क्रम एक सरल तुलना पथ है। उच्च स्तर से अधिक विश्वसनीय प्रदर्शन और व्यापक तथ्यात्मक रिकॉल प्रदान करने की उम्मीद की जा सकती है, लेकिन यह उच्च टोकन लागत की ओर भी इशारा करता है। कम स्तर सामान्य कार्यों के लिए पर्याप्त हो सकता है जहां लागत और गति गहरी याद से ज्यादा मायने रखती हैं।

कौन से संस्करण संख्या संवाद करते हैं

Ted Sanders बताता है कि एक संस्करण संख्या कई चीजों का संकेत देती हैः रिलीज़ के क्रम, अन्य रिलीज से संबंध और सुधार की परिमाण।

उदाहरण 6.1. यह इंगित करता है कि मॉडल को 5.6 के बाद लॉन्च किया गया था। यह प्रशिक्षण डेटा या व्यक्तित्व के संदर्भ में अन्य 6.1 मॉडलों के साथ समानताएं साझा कर सकता है। वह संबंध यही कारण है कि स्रोत का कहना है कि इसे 5.7 लेबल नहीं किया गया है।

यह संख्या अपेक्षाओं को भी निर्धारित करती है। एक 6.1 रिलीज़ का वर्णन 7 के साथ आने वाली सुर्खियों और उम्मीदों को अर्जित करने के लिए पर्याप्त विशाल छलांग के रूप में नहीं किया गया है। इसलिए संस्करण केवल एक टाइमस्टैम्प नहीं है। यह उपयोगकर्ताओं को बताता है कि रिलीज पुराने मॉडलों से कैसे संबंधित है और उन्हें कितने बदलाव की उम्मीद करनी चाहिए।

AI समाचार पढ़ते समय इसका उपयोग कैसे करें

जब कोई नया मॉडल रिलीज होता है, तो पाठक तीन प्रश्न पूछ सकते हैं। यह मॉडल क्रम में कहां बैठता है? यदि लाइनअप लूना है < टेरा < सूर्य < एस्ट्रा, स्थिति सामान्य क्षमता और लागत का संकेत दे सकती है। यह किस संस्करण संख्या का उपयोग करता है? यदि 6.1 5.6 के बाद आता है, तो रिलीज़ ऑर्डर और 6 लाइन से संभावित संबंध दिखाता है। परिवर्तन कितना बड़ा है? स्रोत सुझाव देता है कि 6.1 एक 7 की अपेक्षाओं को नहीं रखता है।

यह फ्रेमवर्क परीक्षण की जगह नहीं लेता है। यह चुटकुलों, गणित, कोडिंग या तथ्यात्मक रिकॉल के लिए सबसे अच्छा मॉडल की पहचान नहीं करता है। स्रोत स्वयं चेतावनी देता है कि प्रदर्शन बहुआयामी है। लेकिन यह OpenAI मॉडल नामकरण सम्मेलनों को अधिक पठनीय बनाता है।

इस नामकरण गाइड का उपयोग किसे करना चाहिए

जो पाठक मॉडल स्तरों और संस्करण संख्याओं की व्याख्या करने का एक त्वरित तरीका चाहते हैं, वे इस गाइड को शुरुआती बिंदु के रूप में उपयोग कर सकते हैं। यह उन लोगों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जो अपेक्षित लागत, विश्वसनीयता और रिलीज़ स्थिति द्वारा OpenAI मॉडलों की तुलना करते हैं।

एक सटीक बेंचमार्क की आवश्यकता वाले पाठकों को केवल नामों पर भरोसा करने से बचना चाहिए। स्रोत परीक्षण स्कोर, कार्य रैंकिंग या हर नौकरी पर मॉडल के प्रदर्शन के बारे में गारंटी प्रदान नहीं करता है। यह सार्वभौमिक क्षमता के बजाय नामकरण तर्क बताता है।