GPT-JとGPT-3は2つの大きな言語モデルですが、OptとBloomは特定のモデルではないため、どのモデルを参照しているかはわかりません。ただし、大規模な言語モデルのトレーニングと推論に関するハードウェア要件に関する一般的な情報を提供できます。

大規模な言語モデルのトレーニングには、CPU、RAM、ストレージ、GPUやTPUなどの特殊なハードウェアなど、かなりの量のコンピューティングリソースが必要です。たとえば、GPT-3は、1750億パラメーターを備えたスーパーコンピューターでトレーニングされ、3,000を超えるGPUを必要とし、400,000を超えるコア時間の計算を消費しました。GPT-JはGPT-3よりも小さいモデルであり、60億パラメーターを備えていますが、それでもかなりの量の計算リソースが必要です。GPT-Jをトレーニングするための正確なハードウェア要件は、さまざまなハードウェアセットアップでトレーニングされているコミュニティが構築したモデルであるため、不明です。

推論を実行するか、トレーニングされた言語モデルを使用してテキストを生成したり、他のタスクを実行したりするには、実質的なコンピューティングリソースも必要ですが、一般的にトレーニングほどではありません。推論のための特定のハードウェア要件は、モデルのサイズと複雑さ、アプリケーションと目的の応答時間に依存します。推論は、CPUまたはGPUやTPUなどの特殊なハードウェアで実行でき、後者は通常、大規模なモデルのパフォーマンスが向上します。多くのクラウドプロバイダーは、大規模な言語モデルで推論を実行するために最適化されたハードウェアを備えた事前に構成された仮想マシンまたはコンテナを提供しています。
GPT-J and GPT-3 are two large language models, while OPT and Bloom are not specific models, so I am not sure which ones you are referring to. However, I can give you some general information on the hardware requirements for training and inference of large language models.

Training large language models requires a significant amount of computing resources, including CPU, RAM, storage, and specialized hardware such as GPUs or TPUs. GPT-3, for example, was trained on a supercomputer with 175 billion parameters, which required over 3,000 GPUs and consumed over 400,000 core hours of computation. GPT-J is a smaller model than GPT-3, with 6 billion parameters, but still requires a considerable amount of computational resources. The exact hardware requirements for training GPT-J are not known, as it is a community-built model that has been trained on various hardware setups.

Running inference, or using a trained language model to generate text or perform other tasks, also requires substantial computing resources, but generally not as much as training. The specific hardware requirements for inference depend on the size and complexity of the model, as well as the application and the desired response time. Inference can be performed on CPUs or specialized hardware such as GPUs or TPUs, with the latter typically providing better performance for large models. Many cloud providers offer pre-configured virtual machines or containers with hardware optimized for running inference on large language models.