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。
ChatGPTなどの大規模な言語モデルをトレーニングするには、かなりの量のコンピューティングパワーが必要であり、必要なGPUの数は特定のモデルアーキテクチャとデータセットサイズによって異なります。

たとえば、1750億パラメーターを持つGPT-3の最大バージョンは、数千のGPUのクラスターで訓練されました。ただし、パラメーターが少ない小さなモデルは、単一のハイエンドGPUまたはより小さなクラスターでトレーニングできます。

特定の推奨事項に関しては、NVIDIA A100やGeForce RTX 3090など、前述のGPUの一部は、大規模な言語モデルのトレーニングに適しています。ただし、これらのGPUは高価であり、小さなモデルやデータセットには必要ない場合があることは注目に値します。

合理的な時間で大きな言語モデルをトレーニングするには、特定のユースケースに応じて正確な数があるGPUのクラスターが必要になる可能性があります。たとえば、OpenaiのGPT-3は、数千のGPUのクラスターを使用して最大のモデルを訓練しました。ただし、小型モデルは、GPUの小さなクラスターまたは単一のハイエンドGPUでトレーニングすることができます。

要約すると、大きな言語モデルのトレーニングにはかなりの量のコンピューティング能力が必要であり、必要なGPUの数は特定のモデルとデータセットサイズによって異なります。Nvidia A100やGeForce RTX 3090など、前述のGPUの一部は、大規模な言語モデルのトレーニングに適していますが、必要なGPUの正確な数は特定のユースケースに依存します。