OPT 对比 Terracotta
深入比较 OPT 和 Terracotta，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。
在比较 OPT 和 Terracotta 时，哪一个超越了另一个？
当我们比较OPT和Terracotta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。 正如相同的点赞数所示，这两种工具都同样受到青睐。 成为决策过程的一部分。您的投票可能决定获胜者。
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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。
Terracotta
什么是 Terracotta?
Terracotta 是一个尖端平台，旨在增强使用大型语言模型 (LLM) 的开发人员和研究人员的工作流程。这个直观且用户友好的平台可让您轻松管理、迭代和评估微调后的模型。借助 Terracotta，您可以安全地上传数据，针对分类和文本生成等各种任务微调模型，并使用定性和定量指标创建全面的评估来比较模型性能。我们的工具支持与 OpenAI 和 Cohere 等主要提供商的连接，确保您能够获得广泛的 LLM 功能。 Terracotta 是人工智能爱好者和斯坦福大学毕业生 Beri Kohen 和 Lucas Pauker 的创造，他们致力于推进法学硕士的发展。加入我们的电子邮件列表，随时了解 Terracotta 提供的最新更新和功能。
OPT 赞同数
Terracotta 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。
Terracotta 顶级功能
管理多个模型： 在一个方便的地方集中处理所有经过微调的模型。
快速迭代： 通过快速定性和定量评估简化模型改进过程。
多个提供商： 与 OpenAI 和 Cohere 的服务无缝集成，以增强您的开发流程。
**上传您的数据：**上传并安全地存储您的数据集以进行模型微调。
创建评估： 利用准确性 BLEU 和混淆矩阵等指标对模型性能进行深入的比较评估。
OPT 类别
- Large Language Model (LLM)
Terracotta 类别
- Large Language Model (LLM)
OPT 定价类型
- Freemium
Terracotta 定价类型
- Freemium