「大規模」である場合、パラメーターの量が多いモデルを意味する場合、申し訳ありませんが、「平均的なコンピューター」でそれらをホストすることは可能ではないようです。少なくとも今後5年間ではありません。2023年3月現在、世界中の平均的なコンピューターはスマートフォンです。多くのハイエンドコンピューターでのグラフィックスの処理は、大規模なモデルを実行するには不十分です。スマートフォンはもちろんのこと、ハイエンドの消費者コンピューターでGPT-3のようなものを実行するには、GPUの急進的な進歩が必要です。GPUのこのような進歩は、少なくとも今後5年間では、物理学の法則が私たちがより速いチップの製造を妨げているからです。あなたが興味があるなら、これについてもっとお伝えできます。

ただし、可能性があると考えているのは、より低いパラメーターモデルをはるかに有能にすることです。繰り返しますが、今日の時点で、これは2023年3月であるため、この分野での多くの研究は、パラメーターが低いモデルが非常に有能であるように微調整できることを示しています。ただし、これらのモデルがGPT-3と同等であるかどうかを判断するのは早すぎます。しかし、希望があります。

これらの小さなパラメーターモデルは、ハイエンドのコンシューマハードウェアでも実行できます。安定した拡散など、他の機械学習モデルでこの傾向を見てきました。これは、さらに細かい調整のために、比較的下端のハードウェアで有能なモデルを実行できる可能性があります。この傾向が言語モデルにも当てはまる可能性が非常に高いです！時間だけが教えてくれます！
If by "large", you mean models with a higher amount of parameters, then I'm sorry to disappoint you.... it doesn't seem that likely for it to be possible to host them on an "average computer". At least not in the next five years. As of March 2023, the average computer around the world is the smartphone. The graphics processing on many high end computers would be inadequate to run large models. We would need radical advancements in GPUs to run something like GPT-3 on a high end consumer computer, let alone a smartphone. Such advancements in GPUs seems to be highly unlikely in the next 5 years at least, simply because the laws of physics are preventing us from manufacturing faster chips. I can tell you more about this if you are interested.  

However, what is looking to be possible is making lower parameter models much more capable. Again, as of today, that is March 2023, a lot of research in this field shows that models with lower parameters can be fine tuned to be extremely capable. However, it is too soon to tell whether these models would be equivalent to Gpt-3 or not. There is hope however. 

These smaller parameter models also can be run on higher end consumer hardware. We have seen this trend with other machine learning models like Stable Diffusion, where capable models could be run on relatively lower end hardware over time due to further fine tuning. It is quite likely that this trend would apply to languages models too! Only time will tell!