А как Stripe Atlas сочетается с законом о Контролируемых Иностранных Компаниях?
Аналоги GPT можно обучать практически на любой видеокарте, это лишь вопрос требуемой производительности.
Ок. Тогда по личному опыту: я выбираю 15/16 последние годы. У 13/14 экран все-таки маловат для случаев когда работаешь на ноутбуке весь день. Вес — безразличен, все равно в рюкзаке живет. Батарейка — разница не существенна. Ядра GPU/NPU — совсем безразлично, CoreML будет актуален для обучения примерно никогда.
Аналогично. Apple Books — наше все.
Брать можно любой макбук, просто учить на нем модели — не надо. Для этого обычно используют удаленный инстанс (в облаке или локальном мощном компьютере) на котором запущен, например, Jupyter. В нем ты работаешь как бы. Но непосредственное обучение происходить будет, например, в Ray кластере. Т.е. несколько машин с видеокартами объедены в кластер и в распределённом режиме жуют данные.
Объём кода имеет значение не потому что он «место на диске занимает», а потому что каждую строчку кода написанную программистом надо поддерживать весь срок жизни проекта. А это уже косты.
Что плохо — скорее всего за наши налоги и пиарят это счастье.
Так теперь налоговая будет иметь претензии как к контролеру КИК, я так понимаю?
Всем удачи.