OpenAI gpt-oss-120b (New)

Este escenario imita los casos de uso de generación de texto en los que se desconoce el tamaño de la petición de datos y la respuesta con antelación. Debido a las longitudes de respuesta y de aviso desconocidas, hemos utilizado un enfoque estocástico donde tanto la longitud de respuesta como la de aviso siguen una distribución normal. La longitud de la petición de datos sigue una distribución normal con una media de 480 tokens y una desviación estándar de 240 tokens. La longitud de respuesta sigue a una distribución normal con una media de 300 tokens y una desviación estándar de 150 tokens.

Este escenario abarca casos de uso de chat y diálogo en los que la petición de datos y las respuestas son cortas. La petición de datos y la longitud de respuesta se fijan a 100 tokens.

Este escenario es para casos de uso intensos de generación y respuesta de modelo. Por ejemplo, una descripción larga del trabajo generada a partir de una breve lista de viñetas de elementos. En este caso, la longitud de petición de datos se fija a 100 tokens y la longitud de respuesta se fija a 1.000 tokens.

El escenario de generación aumentada de recuperación (RAG) tiene una entrada grande y una respuesta corta, como el resumen de casos de uso. En este escenario, la longitud de entrada se fija a 2.000 tokens y la longitud de respuesta se fija a 200 tokens.

El escenario de generación aumentada de recuperación (RAG) tiene una entrada grande y una respuesta corta, como el resumen de casos de uso. En este escenario, la longitud de entrada se fija a 7.800 tokens y la longitud de respuesta se fija a 200 tokens.

El escenario de generación aumentada de recuperación (RAG) tiene una entrada grande y una respuesta corta, como el resumen de casos de uso. En este escenario, la longitud de entrada se fija a 128.000 tokens y la longitud de respuesta se fija a 200 tokens.