GPT-Image-2 案例 · 经验缩放规律图

来自“研究论文图示”精选展示的 GPT-Image-2 参考案例，适合检索“经验缩放规律图”方向的生成效果。

成果

案例背景

来自 GPT-Image2-Skill README 的精选展示条目，适合作为“研究论文图示 / 经验缩放规律图”方向的站内参考案例。

提示词内容

横向 16:9 对数刻度训练损失与计算量关系图，四条不同模型规模的曲线。

X 轴 "Training compute (FLOPs)" 以对数刻度标注 "1e20"、"1e21"、"1e22"、"1e23"、"1e24"。Y 轴 "Validation loss (cross-entropy)" 线性递减刻度 "3.5"、"3.0"、"2.5"、"2.0"、"1.5"。

四条下降曲线，带 ±1σ 阴影带，尾部附近标注：
"70M params"（石板灰）、"1B params"（柔和海军蓝）、"10B params"（尘土绿松石）、"70B params"（柔和陶土色）。

暖铜色虚线对角线，标注 "compute-optimal frontier"；在等计算量交叉点处有空心圆。右上角图例框。

标题："Empirical scaling laws: loss vs training compute"。副标题："四种模型规模使用固定数据混合；阴影带表示三次实验的 ±1 标准差。"

结果说明

这个案例已从 GPT-Image2-Skill README 迁入 AIPlusLab `/prompts`，方便在站内直接检索、浏览和复用。

模型GPT-Image-2

分类图片

类型案例

来源openai