Aiの変化の速さ。驚くほど魅力的です。

"「2019 年に、OpenAI は GPT-2 を発表しました。現在 (約 5 年後)、1 つの 8XH100 GPU ノードで 24 時間実行して、約 672 ドルで独自のプログラムをトレーニングできます。」

コンピューティングハードウェア (H100 GPU)、ソフトウェア (CUDA、cuBLAS、cuDNN、FlashAttendant)、およびデータ品質 (FineWeb-Edu データセットなど) の向上により、過去 5 年間でコストが劇的に下がりました。

llm.c は C/CUDA での GPT トレーニングの直接実装であるため、要件は最小限です。conda 環境、Python インタープリター、pip インストールなどは必要ありません。

クラウド GPU ノード (Lambda など) を起動し、オプションで NVIDIA cuDNN、NCCL/MPI をインストールし、.bin データシャードをダウンロードし、コンパイルして実行すると、数分で完了します。

その後 24 時間待って、アンデスの英語を話すユニコーンに関するサンプルをお楽しみください。"

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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