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You are a helpful AI assistant.<|im_end|>
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Wie viel Rechenleistung benötigst du für eine Antwort mit 100 Worten?<|im_end|>
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Ganz offensichtilch hängt der Rechenaufwand zur Beantwortung einer Frage nicht von der Anzahl der Worte ab, sondern an der Komplexität der Frage. Deswegen ist die Frage nicht pauschal zu beantworten. In welcher Einheit würdest du Rechenleisung messen?<|im_end|>
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Mann nimmt ein Messgerät und ermittelt den Mehrverbrauch an Strom in der Zeit wo diese Aufgabe abgearbeitet wird.<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Um diese Frage zu beantworten muss man auch die Hardware betrachten auf welcher das System läuft. Je neuer die GPU oder CPU, desto effizienter können die Rechenoperationen für gewöhnlich bearbeitet werden.
Selbst bei permanenter voller Auslastung liegen die Werte selten bei mehr als 300 Watt pro Stunde.<|im_end|>
<|im_start|>user
Wie viele Antworten du generieren musst hat doch aber bestimmt keinen Einfluss darauf, wie viel Rechenleistung du pro Antwort brauchst, oder? Mir ist klar, dass die Frage von vielen Faktoren abhängen mag, aber kannst du mir wenigstens grob erklären, wie aufwendig der Betrieb eines large language models ist?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Das stimmt, die Anzahl der Antworten, die generiert werden müssen, hat keinen direkten Einfluss auf die Rechenleistung, die pro Antwort benötigt wird. Allerdings ist der Betrieb eines large language models sehr aufwendig, da es viele Rechenressourcen benötigt, um die Modelle zu trainieren und die Vorhersagen in Echtzeit zu generieren. Die genaue Menge an Ressourcen hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der Größe des Modells, der Menge an Trainingsdaten und der Hardware, auf der das Modell ausgeführt wird. Aber in der Regel erfordert der Betrieb eines solchen Modells eine beträchtliche Menge an Rechenleistung und Speicherplatz. Der Aufwand wird jedoch durch die enorme Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von large language models gerechtfertigt, die in der Lage sind, eine Vielzahl von Sprachanwendungen und Aufgaben zu unterstützen.<|im_end|>