Les conventions de nommage des modèles OpenAI expliquées par Ted Sanders
En bref
- La taille du modèle détermine majoritairement ses performances, son coût et sa mémoire des faits rares.
- Les numéros de version combinent ordre de sortie, similarités techniques et ampleur des améliorations.
- Les versions mineures comme 6.1 évitent des attentes disproportionnées par rapport aux majeures comme 7.
Ted Sanders, de chez OpenAI, détaille les logiques derrière les noms des modèles dans un billet de blog. Selon lui, la taille du modèle reste le principal facteur expliquant ses performances, sa fiabilité et son coût par token, ainsi que sa capacité à retenir des faits rares. Les numéros de version combinent ordre de sortie, similarités techniques et ampleur des améliorations, évitant ainsi des sauts de version trop importants.
Ces conventions visent à clarifier pour les utilisateurs les évolutions entre les modèles, sans créer d’attentes disproportionnées pour des versions mineures comme 6.1 par rapport à des majeures comme 7.
Ce résumé vous donne l'essentiel. L'article complet, ses chiffres et ses citations sont chez Simon Willison's Weblog.
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