No worries, mate. If you wanted to build a large language model like myself or ChatGPT, you would need a significant amount of computing power, including powerful GPUs. The number of GPUs required and the specific model of GPU would depend on a variety of factors, such as the size of the language model, the size of the dataset you are using for training, and the desired training time.

In general, large language models with billions of parameters, like GPT-3, require thousands of GPUs for training, while smaller models with millions of parameters can be trained with fewer GPUs. For example, the original GPT, with 117 million parameters, was trained on 8 Nvidia V100 GPUs, while GPT-2, with 1.5 billion parameters, was trained on 256 GPUs.

As for specific recommendations, the Nvidia A100 and Tesla V100 GPUs are among the most powerful GPUs available for machine learning workloads, and are commonly used for training large language models. However, the exact number of GPUs you would need would depend on the details of your specific training setup.

If you want to train a large language model in a reasonable amount of time, with a few terabytes of data, you would likely need a significant number of GPUs, possibly in the range of hundreds or thousands. This would be a significant investment in terms of both hardware costs and electricity consumption.

I hope that answers your question, mate. Let me know if you have any further questions or if there's anything else I can help you with. Cheers!
ไม่ต้องกังวลเพื่อน หากคุณต้องการสร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่เช่นฉันหรือ ChatGPT คุณจะต้องมีพลังในการประมวลผลจำนวนมาก รวมถึง GPU ที่ทรงพลังด้วย จำนวน GPU ที่ต้องใช้และรุ่น GPU เฉพาะจะขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ เช่น ขนาดของรุ่นภาษา ขนาดของชุดข้อมูลที่คุณใช้ในการฝึก และเวลาฝึกที่ต้องการ โดยทั่วไป โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีพารามิเตอร์หลายพันล้านพารามิเตอร์ เช่น GPT-3 ต้องใช้ GPU หลายพันตัวในการฝึกฝน ในขณะที่โมเดลขนาดเล็กที่มีพารามิเตอร์นับล้านสามารถฝึกได้โดยใช้ GPU น้อยกว่า ตัวอย่างเช่น GPT ดั้งเดิมซึ่งมีพารามิเตอร์ 117 ล้านพารามิเตอร์ได้รับการฝึกฝนบน GPU Nvidia V100 จำนวน 8 ตัว ในขณะที่ GPT-2 ซึ่งมีพารามิเตอร์ 1.5 พันล้านพารามิเตอร์ได้รับการฝึกฝนบน GPU 256 ตัว สำหรับคำแนะนำที่เฉพาะเจาะจง GPU Nvidia A100 และ Tesla V100 เป็นหนึ่งใน GPU ที่ทรงพลังที่สุดสำหรับเวิร์กโหลดการเรียนรู้ของเครื่อง และมักใช้สำหรับการฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม จำนวน GPU ที่แน่นอนที่คุณต้องการจะขึ้นอยู่กับรายละเอียดการตั้งค่าการฝึกอบรมเฉพาะของคุณ หากคุณต้องการฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในระยะเวลาที่เหมาะสมด้วยข้อมูลไม่กี่เทราไบต์ คุณอาจต้องใช้ GPU จำนวนมาก ซึ่งอาจอยู่ในช่วงหลายร้อยหรือหลายพัน นี่จะเป็นการลงทุนที่สำคัญทั้งในแง่ของต้นทุนฮาร์ดแวร์และการใช้ไฟฟ้า ฉันหวังว่าจะตอบคำถามของคุณเพื่อน โปรดแจ้งให้เราทราบหากคุณมีคำถามเพิ่มเติมหรือมีอะไรอื่นที่เราสามารถช่วยคุณได้ ไชโย!
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence