OPT 对比 ChatGPT Plugins
深入比较 OPT 和 ChatGPT Plugins，发现哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具脱颖而出。我们检查替代品、赞成票、功能、评论、定价等等。
在 OPT 和 ChatGPT Plugins 的比较中，哪一个脱颖而出？
当我们比较OPT和ChatGPT Plugins时，两个都是AI驱动的large language model (llm)工具，并将它们并排放置时，会发现几个关键的相似之处和不同之处。 在赞成票方面，ChatGPT Plugins是首选。 ChatGPT Plugins已经获得了 15 个 aitools.fyi 用户的赞成票，而 OPT 已经获得了 6 个赞成票。
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OPT
什么是 OPT?
Open Pre-trained Transformer (OPT) 模型是参数范围从 1.25 亿到 1750 亿个的大型语言模型的集合。这些模型经过训练可以执行零样本和少样本学习，这在各种语言任务中都表现出了显着的能力。 OPT 模型被设计为比其他大规模语言模型（例如 GPT-3）更易于访问的替代品，GPT-3 由于计算成本而通常需要大量资源来复制。
OPT 还因其开发过程中的环境足迹较小而脱颖而出，与 GPT-3 相比，其碳足迹仅为七分之一。 OPT 背后的研究人员小心翼翼地全面、负责任地分享他们的模型，不仅提供模型权重，还提供他们的开发挑战日志和实验所需的代码。
ChatGPT Plugins
什么是 ChatGPT Plugins?
Openai遵循迭代的部署理念，作为这种方法的一部分，它正在逐渐发布Chatgpt插件。此逐步发布的目的是研究插件的实际使用，评估其影响，并确定可能出现的任何安全性和一致性挑战。正确实现这些方面的正确性是至关重要的。
自CHATGPT推出以来，用户表示有兴趣访问插件，许多开发人员正在尝试类似的想法。 OpenAI最初是将插件推向一小部分用户，并计划在学习更多信息时逐渐增加访问权限。经过Alpha期之后，想要将插件集成到其产品中的API用户也将可以访问。 Openai很高兴建立一个将有助于塑造人类互动范式的未来的社区。
邀请候补名单的开发人员可以使用OpenAI的文档来构建用于Chatgpt的插件。创建插件后，它将在语言模型显示的提示符中列出，以及指示如何使用每个模型的文档。第一组插件是由Expedia，Fiscalnote，Instacart，Kayak，Klarna，Milo，Opentable，Opentable，Shopify，Slack，Speak，Wolfram和Zapier创建的。
OPT 赞同数
ChatGPT Plugins 赞同数
OPT 顶级功能
高性能模型： OPT 模型在零样本和少样本学习任务中表现出强大的性能。
尺寸范围： OPT 套件提供各种模型尺寸，从 125M 到 175B 参数。
可访问且透明： 完整的模型权重和开发细节与研究社区共享。
环保开发： 与 GPT-3 等模型相比，OPT 所需的碳足迹显着减少。
支持资源： 该版本包括供研究人员使用的详细日志和代码。
ChatGPT Plugins 顶级功能
实时信息访问：插件使 ChatGPT 能够访问最新信息，使其更加有用和信息丰富。
计算能力：直接在聊天中执行计算或运行代码片段，增强解决问题的能力。
第三方服务交互：与 Expedia、FiscalNote 或 Instacart 等服务交互，扩大 ChatGPT 可以协助的任务范围。
社区建设：OpenAI 旨在建立一个开发者和用户社区，通过插件塑造人机交互的未来。
逐步推出：采用谨慎的推出方法来研究现实世界的使用、影响和安全性，确保负责任地部署这一新功能。
OPT 类别
- Large Language Model (LLM)
ChatGPT Plugins 类别
- Large Language Model (LLM)
OPT 定价类型
- Freemium
ChatGPT Plugins 定价类型
- Freemium