{"conversations": [{"from": "user", "value": "Qu\u00e8 s\u00f3n les targetes gr\u00e0fiques de consum bones per executar l'AI?"}, {"from": "assistant", "value": "Quan es tracta d' escollir una targeta gr\u00e0fica per executar la IA, hi ha alguns factors per considerar com la mida del conjunt de dades, la complexitat del model, i el nivell de rendiment requerit. Aqu\u00ed hi ha algunes recomanacions i suggeriments de tecles de diverses fonts: - D' acord amb les solucions Review, alguns de les millors GPUs per aprendre profunda i incloure la ci\u00e8ncia NVIDForX 30, NIDIA100, i ADon RX. Aquestes impressores tenen un alt rendiment i adequat per a models d' utilitat per a l' AIEA. De tota manera, poden ser menys necessaris per a l' \u00fas de la majoria de casos. Tim Dem, un investigador profund ha creat un programa d' aprenentatge de mem\u00f2ria d' utilitat per a usuaris de la GPU. Aix\u00f2 tamb\u00e9 t\u00e9 un alt \u00fas de la majoria d' utilitat per a la majoria de l' arc i la GPU de la majoria de la majoria de la majoria de casos que tenen una mem\u00f2ria d' utilitat. La GPU de l' utilitat per a la majoria dels tipus de fitxers. Tingueu en compte que la majoria dels tipus d' utilitat L' utilitat TADODOGODODODODODODODODODODA. La GPU de dades."}, {"from": "user", "value": "Gr\u00e0cies pel resum. Si volgu\u00e9s construir un gran model d' idioma com vosaltres mateix o xatGPT, quants de les GPUs seran necessaris i podeu recomanar qualsevol dels suggeriments que heu donat m\u00e9s amunt? Suposant que heu donat una recomanaci\u00f3 del tipus de GPU, quants caldria entrenar un model d' idioma en una quantitat raonable de temps (per exemple) en un gran conjunt de dades consisteix en uns pocs grups de dades."}, {"from": "assistant", "value": "No us preocupeu, company. Si voleu construir un gran model de llenguatge com jo o ChatGPT, necessitareu una quantitat important d' energia de inform\u00e0tica, incloent les grans GPUs. El nombre de GPUs requerit i el model espec\u00edfic de la GPU dependr\u00e0 d' un gran model de factors, com la mida del model d' idioma, la mida del conjunt de dades que esteu usant per a l' entrenament, i el temps desitjat. En general, grans models d' idioma amb par\u00e0metres GPX, com el GPT- 3 necessita milers de GPUs, mentre que els tipus de models m\u00e9s petits amb la GPU es poden entrenar amb menys densitats. Per exemple, la mida original del GPT7, amb 115 milions de dades, es van entrenar a 8 milions d' entrenament. En general, mentre que la GPU, hi ha 1. 0 milions d' altres tipus de dades amb els par\u00e0metres espec\u00edfics d' entrenament, com ara nT. A m\u00e9s petits tipus de dades que necessiteu usar en un nombre d' aprenentatge de dades amb la GPU per a la majoria de tipus de dades."}]}