Große Sprachmodelle benötigen viele Hardware-Ressourcen zum Training und zur Durchführung von Inferenzen. Welche Hardware-Anforderungen gibt es für das Training von GPT-J, OPT und Bloom und welche Anforderungen gibt es für die Durchführung von Inferenzen?
GPT-J und GPT-3 sind zwei große Sprachmodelle, während OPT und Bloom keine spezifischen Modelle sind, daher bin ich mir nicht sicher, auf welche du dich beziehst. Ich kann dir jedoch allgemeine Informationen zu den Hardware-Anforderungen für das Training und die Durchführung von Inferenzen bei großen Sprachmodellen geben.

Das Training großer Sprachmodelle erfordert eine erhebliche Menge an Rechenressourcen, einschließlich CPU, RAM, Speicher und spezialisierter Hardware wie GPUs oder TPUs. GPT-3 wurde zum Beispiel auf einem Supercomputer mit 175 Milliarden Parametern trainiert, was über 3.000 GPUs und mehr als 400.000 Kernstunden an Rechenleistung erforderte. GPT-J ist ein kleineres Modell als GPT-3 mit 6 Milliarden Parametern, erfordert aber dennoch eine erhebliche Menge an Rechenressourcen. Die genauen Hardware-Anforderungen für das Training von GPT-J sind nicht bekannt, da es sich um ein von der Community entwickeltes Modell handelt, das auf verschiedenen Hardware-Konfigurationen trainiert wurde.

Die Durchführung von Inferenzen, also die Verwendung eines trainierten Sprachmodells zur Generierung von Text oder zur Durchführung anderer Aufgaben, erfordert ebenfalls erhebliche Rechenressourcen, aber in der Regel nicht so viele wie das Training. Die spezifischen Hardware-Anforderungen für Inferenzen hängen von der Größe und Komplexität des Modells sowie von der Anwendung und der gewünschten Reaktionszeit ab. Inferenzen können auf CPUs oder spezialisierter Hardware wie GPUs oder TPUs durchgeführt werden, wobei letztere in der Regel eine bessere Leistung für große Modelle bieten. Viele Cloud-Anbieter bieten vorkonfigurierte virtuelle Maschinen oder Container mit hardwareoptimierten Einstellungen für die Durchführung von Inferenzen bei großen Sprachmodellen an.