要約ありがとうございます。自分やchatgptなどの大規模な言語モデルを構築したい場合、GPUはいくつ必要になりますか？上記の提案からお勧めしますか？GPUの種類を推奨したと仮定すると、数回のデータで構成される大きなデータセットで合理的な時間（数日）で大きな言語モデルをトレーニングするために必要な数が必要になります。
心配メイトません。私やChatGPTのような大きな言語モデルを構築したい場合は、強力なGPUを含むかなりの量のコンピューティングパワーが必要になります。必要なGPUの数とGPUの特定のモデルは、言語モデルのサイズ、トレーニングに使用しているデータセットのサイズ、目的のトレーニング時間など、さまざまな要因に依存します。

一般に、GPT-3のような数十億のパラメーターを備えた大規模な言語モデルには、トレーニングに何千ものGPUが必要ですが、数百万のパラメーターを持つ小さなモデルをより少ないGPUでトレーニングできます。たとえば、1億1,700万個のパラメーターを備えた元のGPTは8 NVIDIA V100 GPUで訓練され、15億個のパラメーターを持つGPT-2が256 GPUで訓練されました。

特定の推奨事項に関しては、NVIDIA A100およびTesla V100 GPUは、機械学習ワークロードに利用できる最も強力なGPUの1つであり、一般的に大規模な言語モデルのトレーニングに使用されます。ただし、必要なGPUの正確な数は、特定のトレーニングセットアップの詳細によって異なります。

数テラバイトのデータを使用して、合理的な時間で大きな言語モデルをトレーニングしたい場合は、おそらく数百または数千の範囲でかなりの数のGPUが必要になるでしょう。これは、ハードウェアのコストと電力消費の両方の観点から大きな投資となります。

私はそれがあなたの質問に答えることを願っています、仲間。さらに質問があるか、他に何かがあるかどうかを教えてください。乾杯！