Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Grote taalmodellen hebben veel hardwarebronnen nodig om te worden opgeleid en om ook conclusies te trekken. Wat zijn de hardwarevereisten voor de training van GPT-J, OPT en Bloom en wat zijn de vereisten om gevolgtrekkingen te laten lopen?

###

### Antwoord:
Grote taalmodellen hebben veel hardwarebronnen nodig om te worden opgeleid en om ook conclusies te trekken. Wat zijn de hardwarevereisten voor de training van GPT-J, OPT en Bloom en wat zijn de vereisten om gevolgtrekkingen te laten lopen?
Er zijn drie belangrijke componenten die nodig zijn voor het leren van machines: een gegevensbron, een machineleersysteem om de gegevens te verwerken, en een databestemming. GPU's spelen een belangrijke rol bij de ontwikkeling van de hedendaagse machineleertoepassingen. Bij het kiezen van een GPU voor machineleertoepassingen zijn er verschillende fabrikanten om uit te kiezen. CUDA-kernen zijn beter voor algemene doeleinden parallelle computertaken, terwijl Tensor-kernen beter zijn voor diep leren en AI-workloads die grote matrixbewerkingen omvatten.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Grote taalmodellen hebben veel hardwarebronnen nodig om te worden opgeleid en om ook conclusies te trekken. Wat zijn de hardwarevereisten voor de training van GPT-J, OPT en Bloom en wat zijn de vereisten om gevolgtrekkingen te laten lopen?

###

### Antwoord:
Er zijn drie belangrijke componenten die nodig zijn voor het leren van machines: een gegevensbron, een machineleersysteem om de gegevens te verwerken, en een databestemming. GPU's spelen een belangrijke rol bij de ontwikkeling van de hedendaagse machineleertoepassingen. Bij het kiezen van een GPU voor machineleertoepassingen zijn er verschillende fabrikanten om uit te kiezen. CUDA-kernen zijn beter voor algemene doeleinden parallelle computertaken, terwijl Tensor-kernen beter zijn voor diep leren en AI-workloads die grote matrixbewerkingen omvatten.