言語モデルをトレーニングするための最も手頃なGPUは、特定の要件に大きく依存します。最大の要因は、必要なGPUメモリの量です。Tim Dettmersによれば、https://timdettmers.com/2023/01/16/which-gpu-for-deep-learning/、最も費用対効率の高い（パフォーマンスと比較して）ディープラーニングのGPUはRTX 4070 Ti（12 gb）。安価なオプションには、12GBのRAMもあるが、推論とトレーニングのパフォーマンスが低い使用済みのRTX 3060 GPUが含まれます。大まかなガイドとして、画像生成には少なくとも12GB、言語モデルに一般的な変圧器を使用するには少なくとも24GBが必要です。言語モデルの場合、24GBのGPUメモリがあるため、基本的にRTX 3090、3090TI、または4090を取得することを強制します。

13Bを超えるパラメーターを備えた大規模な言語モデルは、多くの場合、GPUメモリ容量、または複数のカードをトレーニングするためにはるかに強力なカードを必要とし、手頃な価格ではありません。ただし、8ビットの推論やトレーニングなどのモデルを最適化するための深い学習シーンや、市場のダイナミクスが頻繁に変化するため、多くの改善が行われます。
The most affordable GPU for training a language model greatly depends on your specific requirements, the largest factor being the amount of GPU memory needed. According to Tim Dettmers at https://timdettmers.com/2023/01/16/which-gpu-for-deep-learning/ , the most cost-efficient (relative to performance) GPU for deep learning is the RTX 4070 Ti (12 GB). Cheaper options include used RTX 3060 GPUs which also have 12GB of RAM, but lower inference and training performance. As a rough guide, you will need at least 12GB for image generation and at least 24GB to work with transformers which are common for language models. For language models, that essentially forces you to get an RTX 3090, 3090Ti, or 4090 due to the 24GB of GPU memory they have. 

Large Language Models with more than 13B parameters often require much more powerful cards in terms of GPU memory capacity, or multiple cards, to train, thus not being affordable. However, there are lots of improvements happening the deep learning scene to optimize models such as 8-bit inference and training, and the dynamics of the market change frequently, thus I would recommend active research to get the latest information possible.