Robocikowo>ROBOCIKOWO
text-davinci-002

text-davinci-002

text-davinci-002 · Rodzina: GPT-3.5
Model językowy OpenAI z serii GPT-3.5, dostrojony instrukcyjnie metodą nadzorowaną (SFT). Premiera 2022, wyłączony 4 stycznia 2024.
✕ WycofanyLLM📁 GPT-3.5
Okno kontekstowe
4K (4 097 tokenów)
tokenów
Data premiery
15 marca 2022
Dostęp:APIWdrożenie:☁ Cloud

Przegląd

text-davinci-002 to model językowy OpenAI należący do serii GPT-3.5. Powstał jako instrukcyjnie dostrojony wariant z rodziny GPT-3/InstructGPT, zbudowany na bazie modelu code-davinci-002 i wytrenowany metodą nadzorowanego dostrajania (supervised fine-tuning, tzw. FeedME), a nie uczenia ze wzmocnieniem z informacją zwrotną od ludzi (RLHF).

Model udostępniono 15 marca 2022 roku wraz z code-davinci-002, wprowadzając możliwości edycji i wstawiania tekstu (edit & insert). Obsługiwał okno kontekstowe o długości 4097 tokenów, a jego dane treningowe sięgały czerwca 2021 roku.

text-davinci-002 zasłynął w badaniach nad rozumowaniem modeli językowych — to na nim Kojima i współpracownicy (2022) wykazali skuteczność techniki Zero-shot Chain-of-Thought, podnosząc dokładność na benchmarku GSM8K z 10,4% do 40,7% dzięki dopisaniu do promptu frazy „Let's think step by step”.

OpenAI ogłosiło wycofanie starszych modeli GPT-3 i GPT-3.5 6 lipca 2023 roku; text-davinci-002 został ostatecznie wyłączony 4 stycznia 2024 roku. Jako następcę wskazano model gpt-3.5-turbo-instruct.

Klasyfikacja
LLM
Rodzina: GPT-3.5
Dostęp i wdrożenie
API
Chmura
Wagi: Zamknięte
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 4K (4 097 tokenów)
📥 Wejście: tekst

Specyfikacja techniczna

Okno kontekstowe
4K (4 097 tokenów)
tokenów
Knowledge cutoff
1 cze 2021
Data graniczna wiedzy
Licencja
Proprietary (OpenAI API, zamknięty / closed)
Wymagania sprzętowe
Model dostępny wyłącznie przez API OpenAI (chmura). Wagi zamknięte — brak możliwości uruchomienia lokalnego.
Modalności
⬇ Wejście (Input)
text
⬆ Wyjście (Output)
textcode

Możliwości i zastosowania

Natywne możliwości modelu
Przestrzeganie instrukcji
Precyzyjne wypełnianie wskazówek zawartych w prompcie: format odpowiedzi, długość, styl, ograniczenia (np. 'odpowiedz w sześciu słowach'). GPT-5.1 znacząco poprawił tę zdolność względem GPT-5.
Kategoria: language
Modelowanie języka
Zdolność przewidywania kolejnych tokenów i generowania spójnego tekstu w języku naturalnym na podstawie poprzedzającego kontekstu.
Kategoria: language
Programowanie
Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.
Kategoria: coding
Uczenie zero-shot
Zdolność modelu do wykonania nowego zadania bez treningu specyficznego dla danych ani strojenia hiperparametrów — predykcja powstaje w pojedynczym przebiegu na podstawie kontekstu.
Kategoria: other
Uczenie few-shot
Zdolność modelu do wykonania nowego zadania na podstawie kilku przykładów podanych bezpośrednio w prompcie, bez aktualizacji wag ani dostrajania.
Kategoria: other
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning

Wyniki benchmarków

1 benchmark
GSM8K
accuracy · zero-shot chain-of-thought (Zero-shot-CoT)
40.7%%
📅 24 maj 2022📄 paper
Zero-shot-CoT dało 40,7% wobec 10,4% dla zwykłego zero-shot (Kojima i in., 2022).

Cennik

Architektura techniczna

Rdzeń architektury (Core Architecture)
Forma modelu (Model Form)
Techniki trenowania (Training Techniques)