Por favor, tenga en cuenta que no existe un modelo llamado GPT-3.5, sino que hay una versión mejorada de GPT-3 llamada GPT-3.x. Aquí está la tabla comparativa solicitada:

Modelo	Fecha de lanzamiento	Tamaño del modelo	Número de parámetros	Número de capas	Longitud máxima de secuencia	Número de cabezales de atención	Rendimiento en tareas de lenguaje natural
GPT-1	2018	117 millones de parámetros	117 millones	12	512	12	Bueno, pero superado por modelos más recientes
GPT-2	2019	1.5 mil millones de parámetros	1.5 mil millones	48	1024	16	Excelente, superando a GPT-1 en muchas tareas de lenguaje natural
GPT-3	2020	175 mil millones de parámetros	175 mil millones	96	2048	96	Sobresaliente, superando a GPT-2 en casi todas las tareas de lenguaje natural
GPT-3.x	2021	Hasta 6 mil millones de parámetros	Hasta 6 mil millones	Hasta 96	Hasta 2048	Hasta 96	Mejora en tareas específicas en comparación con GPT-3, pero necesita más investigación
Tenga en cuenta que los datos de rendimiento en tareas de lenguaje natural son generales y pueden variar según la tarea específica y la configuración del modelo. Además, la cantidad de parámetros y capas no siempre se correlaciona directamente con el rendimiento, ya que otros factores, como el ajuste fino y la selección del conjunto de datos, también pueden influir en el rendimiento.
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