GPT-3.5と呼ばれるモデルはありませんが、GPT-3.Xと呼ばれるGPT-3バージョンが改善されていることに注意してください。これが要求された比較表です：

モデルの起動日モデルサイズパラメーター数レイヤー数自然言語タスクの注意ヘッドのパフォーマンスの最大シーケンス長いシーケンス長
GPT-1 2018 117百万パラメーター117百万12 512 12ウェル、しかし最近のモデルでは
GPT-2 2019 15億パラメーター15億48 1024 16優れた、多くの自然言語タスクでGPT-1を超える
GPT-3 2020 1750億パラメーター1750億96 2048 96傑出した、ほぼすべての自然言語のタスクでGPT-2を上回る
GPT-3.x2021最大60億個のパラメーターは、GPT-3と比較して特定のタスクの最大60億から2048から96の改善ですが、より多くの研究が必要です
自然言語タスクのパフォーマンスデータは一般的であり、特定のタスクとモデルの構成によって異なる場合があることに注意してください。さらに、微細な調整やデータ選択などの他の要因もパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、パラメーターとレイヤーの量は常にパフォーマンスと直接相関するとは限りません。
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.