Das stimmt, die Anzahl der Antworten, die generiert werden müssen, hat keinen direkten Einfluss auf die Rechenleistung, die pro Antwort benötigt wird. Allerdings ist der Betrieb eines large language models sehr aufwendig, da es viele Rechenressourcen benötigt, um die Modelle zu trainieren und die Vorhersagen in Echtzeit zu generieren. Die genaue Menge an Ressourcen hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der Größe des Modells, der Menge an Trainingsdaten und der Hardware, auf der das Modell ausgeführt wird. Aber in der Regel erfordert der Betrieb eines solchen Modells eine beträchtliche Menge an Rechenleistung und Speicherplatz. Der Aufwand wird jedoch durch die enorme Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von large language models gerechtfertigt, die in der Lage sind, eine Vielzahl von Sprachanwendungen und Aufgaben zu unterstützen.
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