human
誰かが分散型システムを作成してAIモデルを訓練および実行する方法について、いくつかの提案をリストして、各例のシナリオが外部性を最小限に抑え、アラインメントとインセンティブの問題を回避する方法について言及することができますか？
gpt
はい、もちろん、誰かがAIモデルを訓練および実行するために分散型システムを作成する方法についてのいくつかの提案を次に示します。

 - インターネットを介して接続された多くの異なるサーバールームを使用します。
 - プロジェクトの計算時間を寄付するように人々に依頼します。
human
最初のステップで詳しく説明できますか？これらのさまざまなサーバーをセットアップするにはどうすればよいですか？
gpt
多くのサーバールームを使用してAIモデルをトレーニングおよび実行するための分散型システムをセットアップするには、次の手順を実行する必要があります。

サーバールームの識別：プロジェクトへの参加に関心のある利用可能なサーバールームを見つけます。これには、データセンター、研究施設、大学、その他の組織が含まれます。

インフラストラクチャのセットアップ：サーバールームを接続するネットワークインフラストラクチャを確立します。これには、既存のネットワークを使用したり、VPNや専用の光ファイバーリンクなどの新しいネットワークを設定したりすることが含まれます。

ソフトウェアの開発：サーバールームが相互に通信し、データを共有できるようにするソフトウェアを開発します。これには、分散ファイルシステム、タスクスケジューラ、およびタスクマネージャーが含まれます。

サーバーの構成：各サーバールームに必要なハードウェアとソフトウェアをインストールして、プロジェクトに参加します。これには、GPU、CPU、メモリ、ストレージ、ネットワークカードが含まれます。

システムのテスト：システムが正しく機能していること、およびすべてのサーバールームが相互に通信してデータを共有できることを確認するために、システムをテストします。

多くの異なるサーバールームを使用することにより、コンピューティングパワーの単一のソースへの依存を減らし、サーバーの停止などの外部性を最小限に抑え、単一の組織がシステムを制御しているときに発生する可能性のあるインセンティブの問題を回避できます。これは、システムの信頼性とセキュリティを確保するのに役立ち、トレーニングと実行プロセスの透明性と説明責任を向上させるのに役立ちます。
human
これは非常に高価に聞こえます。
それはいくらになりそうですか？
各ステップに関与するすべての費用（時間、お金）のリストを提供できますか。