Сроки обучения больших языковых моделей (LLM) могут существенно варьироваться в зависимости от множества факторов, таких как архитектура модели, количество параметров, объем данных для обучения, аппаратное обеспечение и оптимизации, используемые при обучении.
Для модели с 25 мегабайтами параметров (что соответствует примерно 200 миллионам параметров, если взять во внимание, что 1 параметр занимает 4 байта), время, необходимое для обучения, будет зависеть от следующих факторов:
1. **Объем данных**: Если вы хотите обработать 1 мегабайт токенов (что соответствует 1 миллион символов или токенов), это определяет, сколько данных необходимо пройти через модель.
2. **Производительность процессора**: Процессор с частотой 4 ГГц и 16 потоками может выполнять параллельные вычисления, но для нейронных сетей обычно используются графические процессоры (GPU) или тензорные процессоры (TPU), которые значительно ускоряют обучение.
3. **Обработка одного токена**: Время обработки одного токена будет зависеть от архитектуры модели и оптимизаций. Трансформеры могут обрабатывать токены параллельно, но еще больше будет зависеть от того, насколько эффективно данные загружаются и обрабатываются в рамках используемой системы.
Чтобы дать вам представление, предположим, что на обработку одного токена (одного символа) вашему процессору требуется порядка 0,001 секунды (это довольно оптимистичный сценарий для CPU, в реальности время может быть больше). Тогда для одного мегабайта (1 000 000 токенов):
\[
1 000 000 \text{ токенов} \times 0,001 \text{ секунды за токен} = 1000 \text{ секунд} \approx 16,67 \text{ минут}
\]
Однако, это очень грубая оценка, и реальное время может значительно варьироваться. На практике для обучения таких моделей часто используются более мощные GPU или специальное оборудование, что позволяет значительно сократить время обучения до нескольких часов или дней, даже при использовании больших наборов данных. При использовании GPU для обучения множества токенов время может быть сокращено в десятки раз.
Если у вас есть конкретные данные о вашей системе и специфики модели, я мог бы дать более точный ответ.