human
私の会社のスタッフにメモを与えて、従業員がオプションの英語コースを受講したい人を調査して決定してください。メモは、従業員の公式メールと答えを持っているGoogleフォームにリンクする必要があります（コースを受講するかどうか）
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[会社]から推定された、

従業員にオプションの英語コースを提供していることをお知らせいたします。誰がコースを受講したいかを判断するために調査を行っています。あなたの興味を表明するために、次のフォームに記入してください：

[ここにGoogleフォームフォームへのリンクを挿入]

フォームには、会社の公式メールが含まれています。調査を完了して、英語のコースを受講したいという願望を表明してください。

あなたの時間とコラボレーションに感謝します。

心から、

[名前/位置/会社]
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GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5を比較するテーブルを作成します。
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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。