GPT-4 Turbo - TURBO 128
GPT-4 Turbo adalah model generasi baru yang memiliki jendela konteks 128k. Hal ini memungkinkannya untuk mengikuti rangkaian teks yang lebih panjang dengan lebih baik, sehingga menghasilkan respons yang lebih koheren dan relevan.
Hamster peliharaan resmi SD Sunnyview, Turbo, berubah menjadi alter egonya yang mengenakan jubah kuning cerah untuk melawan Whiskerface, tikus megalomaniak dengan delusi keagungan tikus.
Desain motor V-Twin yang seimbang secara optimal
TURBO 128 menggunakan bantalan rol bulat yang kuat dan dapat menyelaraskan diri untuk menangani beban dinamis hingga 366.000 lbs. Model ini juga dilengkapi sejumlah langkah pengamanan untuk mengurangi keluaran yang berbahaya atau bias dan mendorong umpan balik. Selain itu, model ini lebih cepat daripada GPT-4 sebelumnya, dan dapat menyelesaikan tugas dalam waktu yang lebih singkat dari sebelumnya.
Penghancur VSI ini dilengkapi dengan desain motor V-Twin yang dioptimalkan, sehingga mudah dioperasikan dan dirawat. Ia juga menyediakan produk kubik yang konsisten, yang menghasilkan produksi material yang dapat dijual lebih tinggi dan biaya limbah yang lebih rendah dibandingkan dengan material yang memanjang. TURBO 128 juga menawarkan berbagai macam aksesori, termasuk sistem pembilasan air yang dirancang untuk material basah atau lengket dan sistem pengendalian debu. Ia tersedia dalam konfigurasi stasioner, diesel, elektrik, dan terpasang di trailer.
OpenAI belum mengungkapkan metode pasti yang digunakan untuk melatih model TURBO 128, tetapi kemungkinan besar mereka menggunakan teknik kuantisasi. Metode ini mempercepat waktu pelatihan dan inferensi, mengurangi kebutuhan memori, dan menghemat biaya.
Sepenuhnya dapat disesuaikan
Twin Turbo-128 dapat dikonfigurasi untuk berjalan dalam 256 warna, Ribuan (65.565 warna), atau Jutaan (16,7 juta warna) warna. Kedalaman warna penting karena kinerja berbanding terbalik dengan jumlah bit yang digunakan untuk menentukan setiap piksel dalam tampilan grafis. Misalnya, aplikasi Pengolah Kata harus beroperasi paling baik dalam mode 256 warna sementara aplikasi Retouching Foto akan paling efisien pada mode jutaan warna.
Perubahan signifikan lainnya adalah jendela konteks GPT-4 Turbo yang diperluas. Hal ini memungkinkannya untuk memproses hingga 128k token, lompatan substansial melampaui jendela konteks standar 8k dan 32k dalam model GPT-4. Peningkatan kapasitas merupakan faktor kunci dalam meningkatkan kecepatan dan akurasi penerjemahan bahasa. Selain itu, hal ini juga memungkinkan untuk memahami informasi yang lebih kontekstual dalam perintah input. Kami tidak mengetahui metode pasti di balik perluasan ini, tetapi bukti menunjukkan penggunaan kuantisasi. Kuantisasi meningkatkan kecepatan pelatihan dan inferensi, mengurangi kebutuhan memori, dan menghemat biaya.
Kepemilikan dan pengoperasian yang ekonomis
Dengan jendela konteks 128k token, GPT-4 Turbo secara dramatis memperluas kapasitas penanganan datanya. Hal ini memungkinkan model untuk mempertahankan konteksnya pada dokumen yang panjang dan memberikan respons yang lebih kohesif dan relevan secara kontekstual.
Jendela konteks yang diperluas juga memungkinkan model untuk mengingat lebih banyak informasi untuk kueri mendatang, sehingga tidak terlalu rentan terhadap kebocoran memori. Lebih jauh lagi, model ini dilatih dengan pengetahuan faktual hingga April 2023, yang selanjutnya meningkatkan kemampuannya untuk memberikan respons yang lebih akurat dan relevan.
Peningkatan jendela konteks merupakan peningkatan yang signifikan dibandingkan model sebelumnya, yang dibatasi hingga token 8k dan 32k. Namun, bagaimana OpenAI mencapai kinerja yang mengesankan ini tanpa mengorbankan efisiensi pemrosesan? Silatus AI mengisyaratkan penggunaan kuantisasi, yang dapat mempercepat waktu pelatihan dan inferensi serta menurunkan persyaratan memori. Ini akan membuat model lebih terjangkau dan dapat diakses oleh lebih banyak pengguna.
Kapasitas produksi tinggi
TURBO 128 dilengkapi dengan bantalan rol bulat self-aligning tugas berat yang memungkinkannya menangani beban dinamis hingga 366.000 lbs. Unit ini juga dilengkapi sistem pelumasan inovatif yang dirancang untuk mempertahankan jumlah oli bersih dan dingin yang tepat pada semua bantalan untuk mengurangi perawatan dan memperpanjang masa pakai bantalan. Jendela konteks Turbo 128 yang besar, yang mencapai 128.000 token, memungkinkannya memproses informasi dalam jumlah yang jauh lebih besar daripada model sebelumnya, sehingga ideal untuk menginterpretasikan data dalam jumlah besar dan memberikan jawaban mendalam yang relevan secara kontekstual. Dibandingkan dengan GPT-4 yang hanya 8k, ini merupakan peningkatan besar yang memungkinkan model mempertahankan koherensi pada teks yang panjang dan merespons skenario yang kompleks dengan respons yang lebih bermakna, akurat, dan relevan.
Selain itu, pengujian telah menunjukkan bahwa turbomachine mampu merespons variasi kecepatan putar secara relatif linier – yang mengonfirmasi bahwa pengendalian tingkat tinggi dapat dicapai selama pengoperasian dan meningkatkan potensi penyesuaian hasil (misalnya, pengoptimalan kinerja daring).