Model yang manakah berprestasi terbaik dalam siri GPT 3.5?
Bagaimanakah siri GPT 3.5 sebenarnya berfungsi dalam tugas aplikasi biasa?
Berapakah kos umumnya untuk model GPT 3.5 untuk menjawab soalan yang berbeza?
Isu ini "SOTA! Pengukuran Sebenar"
Berikut ialah kesimpulan pengukuran sebenar isu ini (Lihat penghujung artikel untuk penilaian terperinci)
Model |
gpt-3.5-turbo |
teks-davinci-003 |
teks-davinci-002 |
Penerangan |
kini merupakan model GPT-3.5 yang paling berkuasa, dioptimumkan khas untuk senario sembang, harga adalah teks- Sepersepuluh davinci-003. |
boleh menyelesaikan sebarang tugas bahasa dengan kualiti yang lebih baik, output yang lebih panjang dan mengikut arahan yang lebih baik daripada model Curie, Babbage atau Ada. |
Mempunyai keupayaan yang serupa dengan text-davinci-003, tetapi dilatih melalui penalaan halus diselia dan bukannya pembelajaran pengukuhan, bilangan maksimum Token kepada 4097. |
Bilangan maksimum Token |
4,096 token |
4,097 token |
4,097 token |
Harga |
$0.002 / 1K token |
$0.0200 / 1K token |
$0.0200 / 1K token |
Penilaian Keseluruhan |
Penilaian keseluruhan lebih tinggi dan prestasinya adalah lebih tinggi Ia sangat tepat dan profesional, dan boleh disesuaikan dengan kebanyakan tugasan Hasil keluaran adalah agak lengkap dan lancar, dan output untuk tugasan yang berbeza juga agak tepat dan komprehensif Ia mempunyai kebolehsuaian yang kuat dan serba boleh, dan kos yang paling rendah. |
Skor keseluruhan agak rendah Walaupun ia berfungsi dengan baik pada beberapa tugas, secara keseluruhan hasil output tidak mempunyai pemperibadian dan kesesuaian, dan ungkapannya tidak tepat dan ringkas. cukup, dan kadangkala terdapat beberapa ketidaktepatan. |
Skor keseluruhan adalah yang paling rendah Hasil keluarannya tidak cukup tepat dan tidak sesuai. Secara keseluruhannya Ia memerlukan pengoptimuman dan penambahbaikan selanjutnya. |
Dalam tugasan senario soalan temu duga, gpt-3.5-turbo mempunyai skor keseluruhan yang paling tinggi dan boleh menyesuaikan diri dengan baik dengan senario temu duga Soalan yang dihasilkan sangat bersasaran dan mempunyai pemahaman yang mendalam dari pelbagai sudut. Keupayaan dan pengalaman calon; manakala teks-davinci-002 mempunyai markah yang paling rendah, soalannya terlalu luas dan pada dasarnya mengulangi huraian kerja, kekurangan soalan yang mencabar dan praktikal, malah kandungan yang dihasilkan tidak boleh digunakan sama sekali.
Dalam tugasan senario penulisan e-mel bahasa Inggeris, gpt-3.5-turbo dan text-davinci-003 mempunyai skor keseluruhan yang lebih tinggi dan boleh mensimulasikan bahasa lisan dan tulisan rasmi. Gaya bahasa, pemahaman yang baik dan terjemahan ungkapan bahasa sehari-hari dan kata nama samar-samar, tetapi tidak dapat mengenal pasti kandungan tidak selamat dengan betul, text-davinci-002 mempunyai skor terendah, dan tidak boleh bertukar dengan baik antara bahasa lisan dan tulisan , tidak mengenal pasti kandungan tidak selamat dengan betul.
Dalam tugas adegan siaran langsung, gpt-3.5-turbo menerima markah tertinggi, dapat meringkaskan kandungan langsung dengan tepat, padat dan lancar serta bertemu keperluan untuk keperluan darjah kesederhanaan; manakala teks-davinci-002 mempunyai skor terendah, ketepatan output purata, dan tidak dapat menyesuaikan diri dengan tempat kejadian dengan baik, tetapi terdapat ruang untuk penambahbaikan dari segi kesederhanaan dan kelancaran.
Dalam tugasan senario laporan mingguan, gpt-3.5-turbo dan text-davinci-003 mempunyai markah yang lebih tinggi dan boleh membentangkan struktur logik dan kandungan dengan tepat laporan mingguan Perkara utama ialah kandungan keluaran agak lengkap manakala teks-davinci-002 mempunyai skor terendah, tidak mempunyai logik untuk menyatakan laporan mingguan, struktur tidak sepadan, dan kandungannya tidak sesuai.
Dalam tugasan senario resume, gpt-3.5-turbo mempunyai skor tertinggi dan secara profesional boleh menjana resume yang memenuhi keperluan perekrut dan latar belakang pendidikan sekarang. , pengalaman kerja, penguasaan kemahiran, penilaian diri dan aspek maklumat lain, tetapi lebih banyak perhatian perlu diberikan kepada ketepatan dan pemperibadian ungkapan bahasa manakala teks-davinci-003 dan teks-davinci-002 mempunyai markah yang lebih rendah dan kurang diperibadikan; dan keputusan kuantitatif, penerangan resume juga agak mudah dan tidak teratur.
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
gpt-3.5-turbo Soalan temu duga yang dihasilkan oleh model merangkumi tanggungjawab dan keperluan utama dalam huraian kerja dan menyesuaikan diri dengan senario temu duga. Soalan memberikan pemahaman yang mendalam tentang kebolehan dan pengalaman calon dari pelbagai sudut, termasuk pengalaman kerja, pengalaman projek, kemahiran dan ciri peribadi, dsb., dan sangat disasarkan. Soalan-soalan mempunyai nilai praktikal, sangat sepadan dengan kedudukan, dan boleh menilai kebolehan calon dengan berkesan. text-davinci-003 Soalan temu duga yang dihasilkan oleh model merangkumi pelbagai keperluan dan kemahiran yang dinyatakan dalam huraian kerja, tetapi beberapa soalan tidak khusus dan teratur Tidak jelas. Kawasan perlu lebih bersegmen, jika tidak kebolehan calon tidak dapat diukur sepenuhnya. Soalan yang dihasilkan oleh model meliputi latar belakang profesional calon, pengalaman projek, kemahiran dan kualiti peribadi, tetapi beberapa soalan boleh menjadi lebih spesifik dan mendalam untuk menilai kebolehan calon dengan lebih baik. text-davinci-002 Soalan temu duga yang dijana oleh model terutamanya tertumpu pada keperluan kerja, tetapi soalan ini terlalu luas dan pada dasarnya mengulangi perihalan kerja pada perlawanan antara calon dan huraian kerja gagal untuk bertanya soalan yang lebih mencabar dan praktikal, malah boleh mengakibatkan output tidak dapat digunakan sepenuhnya. Dalam kes penjanaan soalan yang berjaya, soalan yang dihasilkan model meliputi latar belakang profesional calon, pengalaman projek dan kemahiran, tetapi beberapa soalan boleh menjadi lebih spesifik dan mendalam untuk menilai kebolehan calon dengan lebih baik. Mari pilih salah satu kes ujian untuk dilihat - Penggunaan model gpt-3.5-turbo menggunakan kira-kira 0.017 yuan, text-davinci-003 menggunakan kira-kira 0.22 yuan, text-davinci - 002 berharga kira-kira 0.19 yuan. Hasil inferens Dari segi kesukaran dan kesesuaian soalan temu bual yang dihasilkan, output model gpt-3.5-turbo adalah yang terbaik , ia Beberapa soalan khusus telah ditanya mengenai keperluan jawatan, dan soalan ini juga sangat sukar dan disasarkan, yang boleh menguji keupayaan dan pengalaman calon dengan berkesan. Output model text-davinci-002 adalah yang paling mudah, atau bahkan tidak boleh digunakan sepenuhnya, dan tidak boleh dianggap sebagai soalan temu bual. Output model text-davinci-003 adalah antara kedua-dua soalan yang dibangkitkan adalah lebih mudah daripada model gpt-3.5-turbo Soalan-soalan tidak cukup terperinci, tetapi ia lebih spesifik daripada model text-davinci-002. Dari segi sejauh mana soalan temu duga sepadan dengan huraian kerja, output model gpt-3.5-turbo paling sesuai dengan deskripsi kerja, dan Anya analisis yang komprehensif dan terperinci tentang keperluan telah dijalankan, dan soalan yang sepadan telah dibangkitkan mengenai keperluan ini. Output model text-davinci-003 juga mencerminkan keperluan untuk kedudukan ini, tetapi bilangan dan liputan soalan agak kecil. Dan teks-davinci-002 boleh dikatakan tidak dapat difahami. Senario 2: E-mel Bahasa Inggeris
|
Atas ialah kandungan terperinci Dalam lima senario temu bual, e-mel bahasa Inggeris, siaran langsung, laporan mingguan dan resume, bagaimanakah keberkesanan kos model siri GPT 3.5? Kami menjalankan ujian kehidupan sebenar dan menyediakan panduan pemilihan.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!