The most affordable GPU for training a language model greatly depends on your specific requirements, the largest factor being the amount of GPU memory needed. According to Tim Dettmers at https://timdettmers.com/2023/01/16/which-gpu-for-deep-learning/ , the most cost-efficient (relative to performance) GPU for deep learning is the RTX 4070 Ti (12 GB). Cheaper options include used RTX 3060 GPUs which also have 12GB of RAM, but lower inference and training performance. As a rough guide, you will need at least 12GB for image generation and at least 24GB to work with transformers which are common for language models. For language models, that essentially forces you to get an RTX 3090, 3090Ti, or 4090 due to the 24GB of GPU memory they have. 

Large Language Models with more than 13B parameters often require much more powerful cards in terms of GPU memory capacity, or multiple cards, to train, thus not being affordable. However, there are lots of improvements happening the deep learning scene to optimize models such as 8-bit inference and training, and the dynamics of the market change frequently, thus I would recommend active research to get the latest information possible.
GPU ที่ราคาไม่แพงที่สุดสำหรับการฝึกโมเดลภาษานั้นขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของคุณอย่างมาก โดยปัจจัยที่ใหญ่ที่สุดคือจำนวนหน่วยความจำ GPU ที่ต้องการ ตามข้อมูลของ Tim Dettmers ที่ https://timdettmers.com/2023/01/16/ ซึ่ง-gpu-for-deep-learning/ GPU ที่คุ้มค่าที่สุด (สัมพันธ์กับประสิทธิภาพ) สำหรับการเรียนรู้เชิงลึกคือ RTX 4070 Ti ( 12 กิกะไบต์) ตัวเลือกที่ถูกกว่า ได้แก่ GPU RTX 3060 ที่ใช้ซึ่งมี RAM ขนาด 12GB เช่นกัน แต่ประสิทธิภาพการอนุมานและการฝึกต่ำกว่า ตามแนวทางคร่าวๆ คุณจะต้องมีอย่างน้อย 12GB สำหรับการสร้างอิมเมจ และอย่างน้อย 24GB เพื่อทำงานกับ Transformers ซึ่งเป็นเรื่องปกติสำหรับรุ่นภาษา สำหรับรุ่นภาษานั้น คุณจะต้องซื้อ RTX 3090, 3090Ti หรือ 4090 เป็นหลัก เนื่องจากมีหน่วยความจำ GPU ขนาด 24GB โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีพารามิเตอร์มากกว่า 13B มักจะต้องใช้การ์ดที่มีประสิทธิภาพมากกว่ามากในแง่ของความจุหน่วยความจำ GPU หรือการ์ดหลายใบในการฝึก จึงไม่แพง อย่างไรก็ตาม มีการปรับปรุงมากมายที่เกิดขึ้นในฉากการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อปรับโมเดลให้เหมาะสม เช่น การอนุมานและการฝึกอบรม 8 บิต และการเปลี่ยนแปลงของตลาดบ่อยครั้ง ดังนั้น ฉันขอแนะนำให้ทำการวิจัยเชิงรุกเพื่อรับข้อมูลล่าสุดที่เป็นไปได้
spam fails_task not_appropriate hate_speech sexual_content moral_judgement political_content toxicity humor violence