OpenAI员工分享GPT模型选型经验法则
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OpenAI员工分享GPT模型选型经验法则
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AI 综述
OpenAI的Ted Sanders公开分享GPT系列模型的命名逻辑与选型建议。他称模型性能是多维的，多数差距可归结为模型规模，但新小模型可凭更好的训练数据或架构超越旧大模型。 按他的说法，只重质量选Astra，稍在意价格选Sol，非常在意价格则选Terra或Luna。新模型GPT-6.1 Terra在技术沟通上可能优于更大的Astra，图像处理和电脑使用大致相当但价格更低，其他多数领域落后。 这些是Sanders给出的选型判断，报道未提供对应的实测数据。
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最新进展10月27日 18:09
OpenAI 的 Ted Sanders 分享挑选合适 GPT 模型的经验法则报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- The Decoder AI in practiceOpenAI 的 Ted Sanders 分享挑选合适 GPT 模型的经验法则
OpenAI 的 Ted Sanders 将新模型 GPT-6.1 Terra 归类，并解释公司如何为语言模型命名。他表示模型性能是多维的，多数差距归结为模型规模，但新小模型可凭更好训练数据或架构超越旧大模型。Terra 在技术沟通上可能优于更大的 Astra，图像处理和电脑使用大致相当但价格更低，其他多数领域落后；只重质量选 Astra，稍在意价格选 Sol。
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