ChatGPT や Dall-E のようなサービスを自宅で作成できますか?

ここしばらくの間、グラフィックス カードはますます多くの機能を追加してきており、画面上にリアルなグラフィックスを生成するだけでなく、人工知能の台頭もサポートしています。 これにより、次のような自動画像を生成するためのサービスをインターネット上で作成できるようになりました。 DALL-E または他のサービスなど チャットGPT。 しかし、 ハードウェアに基づいて AI サービスを作成できるようにするためのコストはいくらですか?

人工知能の分野ではまだまだ道のりは遠いですが、キーワードやフレーズを連ねることで、文章でストーリーを生成したり、失敗したりするサービスが登場します。多かれ少なかれ正しいイメージ。 そして、この技術が持つ失敗のレベルにもかかわらず、多くの人々がそれに魅了されていますが、彼らは、ある程度の複雑さが必要であり、最も高価なコンピューターで組み立てることができる最も強力なコンピューターでさえエミュレートすることが不可能であることを認識していません。あなたが今見つけることができるコンポーネント。

自宅で ChatGPT や Dall-E のようなサービスを作成できますか

ChatGPT または Dall-E ハードウェアの価格はいくらですか?

数十ユーロではないにしても、何千ユーロもかかります。なぜなら、彼らが仕事をするために処理するデータの量と、それを行うために必要な電力の量には、数十、さらには数百のグラフィックカードの構成が必要だからです. ユーザーが操作する推論アルゴリズムから応答を生成するためだけでなく、AI をトレーニングするため、つまり、値を学習して独自の結論を引き出すためでもあります。

NVIDIA DGX サーバー IA

これらのケースの多くで使用されるハードウェアは、 NVIDIA DGX スーパーポッド 、数百のグラフィックス カードで構成された NVIDIA によって構築されたサーバーですが、ゲーム用ではなく、高性能コンピューティングに使用されます。 たとえば、NVIDIA H100 の価格は合計で 5,000 ユーロかかる可能性があり、さらに 9 桁のモデルもあると考えてください。これは、i4090 を使用しても、常駐ユーザーが自分のコンピューターに費やす金額よりもはるかに多くなります。最新世代と今日の RTX XNUMX。

そして、それだけでは終わらないということです。 データ量は 8 枚のグラフィックス カードには収まらず、複数枚使用する必要があります。 たとえば、ChatGPT では、このタイプのグラフィックス カード 40,000 枚のチームが必要で、最低でもサーバーあたり XNUMX ユーロの費用がかかります。 また、画像を処理し、より複雑な Dall-E について話すと、コストが数十倍に跳ね上がる可能性があります。 したがって、国内レベルでこのようなものを実現するにはまだ長い時間がかかります。そのためには、家庭用 PC でこの容量の何かを実現するには、丸 XNUMX 年待たなければなりません。

メモリはそれを達成するための最大のボトルネックです

これはすべて、人間の脳が持っている情報と知識から結論を導き出すのと同じように、人工知能アルゴリズムが結論を導き出すために必要とする情報の量によるものです。 そのため、仕事をするための基礎としてインターネット検索データを保存する必要があります。 これは巨大であり、非常に高価なインフラストラクチャの使用を余儀なくされます。

アストロノータ カバロ ダル-E GPT

さらに、それらは完全に機能するわけではありません。ChatGPT が特定の質問に応答して与える特定の逸脱や、最悪の悪夢に値する図面を確認する必要があります。彼はそのような結論に達することができました。 好奇心旺盛でフレーミングに値する人もいることを認識しておく必要がありますが、彼らが何を求められ、何を示すかについて、それほど大きな誤差幅がなくなるまでにはまだ何年もかかります.