human
私の機械学習研究プロジェクトでは、特定の強化学習タスクのために、大規模な言語モデル（LLM）を微調整したいと思います。このタスクでは、エージェントは実行環境（Python Replなど）によって補強されたLLMです。エージェントは、正式な検証剤と対話します。エージェントの目標は、エンジニアリングタスクを解決することです。以下の条件を満たす事前に訓練されたモデルから始めたい：
*モデルは、100 GPU時間未満でA100 NVIDIA GPUを使用して効率的に微調整できます。
*アカデミックペーパー（Arxivなど）およびコード（Githubなど）で訓練されています。
*公開されています。

次のことをしてください。
1.私の目的に最適なモデルはどのようなモデルですか？私の条件を繰り返さないでください。代わりに、モデルを選ぶときに他に何を見るべきかについてアドバイスをしてください。
2.そのようなモデルを見つける方法を説明します。事前に訓練されたLLMモデルのリストを含むウェブサイトへの参照を提供するか、そのようなリストを見つけるための適切な検索クエリを提供します。
3.私が使用するためのいくつかの（3..5）オプションを提供し、特定の目的のためにそれぞれの利点と短所をリストします。
gpt
1.特定の目的のために、Bert、GPT-3、Robertaなどのトランスベースの言語モデルが最適になる場合があります。これらのモデルは、読解やテキスト分類など、さまざまな自然言語処理タスクで最新の結果を達成し、大量のテキストデータで事前に訓練されています。また、モデルのサイズとその微調整機能を考慮する必要があります。

2.事前に訓練された言語モデルを探し始めるのに適した場所は、Faceのモデルハブ（https://huggingface.co/models）を抱き締めることです。また、OpenaiやGoogle AIなどの主要なAI研究機関のWebサイトでモデルを見つけることもできます。「NLPの事前に訓練された言語モデル」や「事前訓練されたトランスモデル」などの検索クエリも有用な結果を提供できます。

3.検討するためのいくつかのオプションは次のとおりです。

BERT：BERT（変圧器からの双方向エンコーダー表現）は、Googleが開発した人気のある事前訓練を受けた言語モデルです。幅広いNLPタスクで微調整されており、それらの多くで最新の結果を達成しています。Bertの利点には、その双方向性と幅広いNLPタスクを処理する能力が含まれますが、そのサイズにより、より小さなデータセットで微調整が困難になる可能性があります。

GPT-3：GPT-3（生成事前訓練されたトランス2）は、OpenAIによって開発された別の事前訓練を受けた言語モデルです。利用可能な最大の言語モデルの1つであり、15億を超えるパラメーターがあります。GPT-2はさまざまなNLPタスクで微調整されていますが、そのサイズが大きいと、小さなデータセットで微調整される可能性があります。

Roberta：Roberta（堅牢に最適化されたBert Pretraining Approach）は、Facebook AIが開発したBertのバリアントです。これは、幅広いNLPタスクでBERTを上回るように設計されており、はるかに大きなテキストデータで事前に訓練されています。Robertaの利点には、最適化されたトレーニング前の手順と、幅広いNLPタスクを処理する能力が含まれますが、その大きさが大きい場合は、より小さなデータセットでの微調整がより困難になる可能性があります。

これらは考慮すべきいくつかのオプションであり、特定のニーズにより適した他のモデルを見つけることができます。最終決定を下す前に、モデルの機能と制限、および事前に訓練されたモデルと微調整リソースの可用性を徹底的に評価することが重要です。