تكلفة النماذج اللغوية الكبيرة

ما هي تكلفة النماذج اللغوية الكبيرة؟

النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) هي أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة مصممة لفهم وتوليد نص يشبه لغة الإنسان. تم بناؤها باستخدام شبكات عصبية عميقة تحتوي على مليارات المعاملات، ويتم تدريبها على مجموعات بيانات ضخمة تتضمن نصوصًا من الإنترنت والكتب والمقالات ومصادر أخرى. من أمثلة النماذج اللغوية الكبيرة: GPT-3 وGPT-4 من OpenAI، وBERT من Google، وسلسلة LLaMA من Meta، ونماذج Mistral AI.

تشير تكلفة النماذج اللغوية الكبيرة إلى الموارد المالية المطلوبة لتطوير (تدريب) ونشر (استدلال) هذه النماذج. تشمل تكاليف التدريب نفقات بناء وضبط النموذج، بينما تتعلق تكاليف الاستدلال بالنفقات التشغيلية لتشغيل النموذج لمعالجة المدخلات وتوليد المخرجات في التطبيقات الفورية.

فهم هذه التكاليف أمر بالغ الأهمية للمؤسسات التي تخطط لدمج النماذج اللغوية الكبيرة في منتجاتها أو خدماتها، إذ يساعد ذلك في التخطيط المالي وتخصيص الموارد وتحديد جدوى مشاريع الذكاء الاصطناعي.

تكاليف تدريب النماذج اللغوية الكبيرة

العوامل المؤثرة في تكاليف التدريب

1. الموارد الحسابية: يتطلب تدريب النماذج اللغوية الكبيرة قوة حسابية هائلة، وغالبًا ما يشمل آلاف وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء أو أجهزة ذكاء اصطناعي متخصصة مثل NVIDIA A100 أو H100. وتعد تكلفة اقتناء أو استئجار هذه الأجهزة مرتفعة.
2. استهلاك الطاقة: تؤدي المتطلبات الحسابية الكبيرة إلى استهلاك عالٍ للطاقة، مما يزيد من تكاليف الكهرباء. يمكن أن يستهلك تدريب النماذج الكبيرة ميغاواط/ساعة من الطاقة.
3. إدارة البيانات: يشمل جمع وتخزين ومعالجة مجموعات البيانات الضخمة للتدريب تكاليف مرتبطة ببنية تخزين البيانات وعرض النطاق الترددي.
4. الموارد البشرية: هناك حاجة إلى مهندسي ذكاء اصطناعي وعلماء بيانات وباحثين ذوي مهارات عالية لتطوير وإدارة عملية التدريب، مما يزيد من تكلفة العمالة.
5. صيانة البنية التحتية: تشمل صيانة مراكز البيانات أو البنية التحتية السحابية نفقات أنظمة التبريد والمساحات الفيزيائية ومعدات الشبكات.
6. البحث والتطوير: تكاليف مرتبطة بتطوير الخوارزميات والتجارب والتحسين أثناء مرحلة التدريب.

تقديرات تكاليف التدريب لأشهر النماذج اللغوية الكبيرة

• GPT-3 من OpenAI: تراوحت تكلفة تدريبه بين 500,000 و4.6 مليون دولار، ويرجع ذلك أساسًا إلى استخدام وحدات معالجة الرسوميات المتطورة والطاقة اللازمة للعمليات الحسابية.
• GPT-4: أُفيد أن تكلفة تدريبه تجاوزت 100 مليون دولار، نظرًا لزيادة حجم النموذج وتعقيده.
• BloombergGPT: بلغت مصاريف تدريبه ملايين الدولارات، ويرجع ذلك إلى تكاليف وحدات معالجة الرسوميات والحسابات المكثفة المطلوبة.

توضح هذه الأرقام أن تدريب النماذج المتقدمة من الصفر هو استثمار ممكن بشكل أساسي للمؤسسات الكبرى ذات الموارد الضخمة.

كيفية إدارة وتقليل تكاليف التدريب

1. ضبط النماذج المدربة مسبقًا: بدلاً من تدريب نموذج لغوي كبير من الصفر، يمكن للمؤسسات ضبط نماذج مفتوحة المصدر موجودة (مثل LLaMA 2 أو Mistral 7B) على بيانات متخصصة في مجالها، مما يقلل بشكل كبير من المتطلبات الحسابية والتكاليف.
2. تقنيات تحسين النموذج:
   • التكميم: تقليل دقة أوزان النموذج (مثلاً من 32-بت إلى 8-بت) لتقليل متطلبات الذاكرة والحساب.
   • التقليم: إزالة المعاملات غير الضرورية من النموذج لجعله أكثر كفاءة دون فقدان كبير في الأداء.
   • تقطير المعرفة: تدريب نموذج أصغر لتقليد نموذج أكبر، مع الحفاظ على الميزات الأساسية وتقليل الحجم.
3. خوارزميات تدريب فعّالة: تنفيذ خوارزميات تستغل الأجهزة بكفاءة، مثل التدريب بدقة مختلطة أو التحقق المرحلي من التدرج، لتقليل وقت الحساب والتكاليف.
4. الحوسبة السحابية واستغلال الأسعار المخفضة: الاستفادة من خدمات السحابة واستخدام أسعار الحالات المؤقتة يمكن أن يخفض النفقات الحسابية، من خلال استخدام سعة مراكز البيانات الفائضة بأسعار أقل.
5. التعاون والمشاركة المجتمعية: المشاركة في مشاريع بحثية أو مفتوحة المصدر يمكن أن يوزع التكلفة والجهد اللازمين لتدريب النماذج الكبيرة.
6. استراتيجيات تجهيز البيانات: تنظيف البيانات وإزالة التكرار لتجنب عمليات حسابية غير ضرورية على معلومات مكررة.

تكاليف استدلال النماذج اللغوية الكبيرة

العوامل المؤثرة في تكاليف الاستدلال

1. حجم وتعقيد النموذج: النماذج الأكبر تتطلب موارد حسابية أكثر لكل عملية استدلال، مما يزيد من التكاليف التشغيلية.
2. متطلبات الأجهزة: تشغيل النماذج اللغوية الكبيرة في بيئة الإنتاج غالبًا ما يتطلب وحدات معالجة رسوميات قوية أو أجهزة متخصصة، مما يزيد من النفقات.
3. بنية النشر: نفقات متعلقة بالخوادم (محلية أو سحابية)، والشبكات، والتخزين اللازمة لاستضافة وخدمة النموذج.
4. أنماط الاستخدام: تؤثر وتيرة استخدام النموذج وعدد المستخدمين المتزامنين وأوقات الاستجابة المطلوبة على استهلاك الموارد والتكاليف.
5. احتياجات التوسع: توسيع الخدمة لتلبية الطلب المتزايد يتطلب موارد إضافية وقد يرفع النفقات.
6. الصيانة والمراقبة: تكاليف مستمرة لإدارة النظام وتحديث البرمجيات ومراقبة الأداء.

تقدير تكاليف الاستدلال

تتفاوت تكاليف الاستدلال بشكل كبير حسب خيارات النشر:

• استخدام واجهات برمجة التطبيقات السحابية:
  • تقدم شركات مثل OpenAI وAnthropic النماذج اللغوية الكبيرة كخدمة، مع تسعير لكل رمز تتم معالجته.
  • مثال: تفرض OpenAI على GPT-4 مبلغ 0.03 دولار لكل 1,000 رمز مدخل و0.06 دولار لكل 1,000 رمز مخرج.
  • قد تتراكم التكاليف بسرعة مع زيادة حجم الاستخدام.
• الاستضافة الذاتية للنماذج في السحابة:
  • يتطلب نشر نموذج مفتوح المصدر على البنية التحتية السحابية استئجار أجهزة حسابية بوحدات معالجة رسوميات.
  • مثال: استضافة نموذج على AWS ml.p4d.24xlarge تكلف حوالي 38 دولارًا في الساعة عند الطلب، ما يعادل أكثر من 27,000 دولار شهريًا إذا تم تشغيله باستمرار.
• النشر المحلي:
  • يتطلب استثمارًا أوليًا كبيرًا في الأجهزة.
  • قد يوفر توفيرًا طويل الأمد للمؤسسات ذات الاستخدام العالي والمستمر.

استراتيجيات تقليل تكاليف الاستدلال

1. ضغط النموذج وتحسينه:
   • التكميم: استخدام عمليات حسابية منخفضة الدقة لتقليل متطلبات الموارد.
   • التقطير: نشر نماذج أصغر وأكثر كفاءة توفر أداءً مقبولًا.
2. اختيار الحجم المناسب للنموذج:
   • اختيار نموذج يوازن بين الأداء والتكلفة الحسابية.
   • قد تكفي النماذج الأصغر لبعض التطبيقات، مما يقلل من نفقات الاستدلال.
3. تقنيات تقديم فعّالة:
   • تنفيذ معالجة الدفعية للتعامل مع عدة طلبات استدلال في وقت واحد.
   • استخدام معالجة غير متزامنة عند عدم الحاجة لاستجابات فورية.
4. البنية التحتية القابلة للتوسع التلقائي:
   • استخدام خدمات سحابية تقوم بتوسيع الموارد تلقائيًا حسب الطلب لتجنب الإفراط في التخصيص.
5. تخزين الاستجابات المؤقتة:
   • حفظ الاستعلامات المتكررة واستجاباتها لتقليل العمليات الحسابية المتكررة.
6. استخدام أجهزة متخصصة:
   • الاستفادة من مسرعات الذكاء الاصطناعي أو وحدات معالجة الرسوميات المحسّنة للاستدلال لتعزيز الكفاءة.

أبحاث حول تكلفة النماذج اللغوية الكبيرة: التدريب والاستدلال

أصبحت تكلفة تدريب واستدلال النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مجالًا بحثيًا مهمًا نظرًا للطبيعة الكثيفة الموارد لهذه النماذج.

• التدريب على مستوى الرقعة للنماذج اللغوية الكبيرة: إحدى الطرق لتقليل تكاليف التدريب موضحة في ورقة “Patch-Level Training for Large Language Models” لتشنزه شاو وآخرين (2024). يقدم هذا البحث التدريب على مستوى الرقعة، حيث يتم ضغط عدة رموز في رقعة واحدة، مما يقلل طول التسلسل والتكاليف الحسابية إلى النصف دون التأثير على الأداء. يتضمن هذا الأسلوب مرحلة أولية من التدريب على مستوى الرقعة متبوعة بتدريب على مستوى الرموز لمواءمة وضع الاستدلال، وقد أثبت فعاليته عبر أحجام نماذج مختلفة.

• تكلفة الطاقة للاستدلال: جانب مهم آخر للنماذج اللغوية الكبيرة هو تكلفة الطاقة المرتبطة بالاستدلال، كما تم بحثه في ورقة “From Words to Watts: Benchmarking the Energy Costs of Large Language Model Inference” لسيدهارث سامسي وآخرين (2023). تقيس هذه الورقة الاستهلاك الحسابي والطاقة أثناء استدلال النماذج، مع التركيز على نموذج LLaMA. تكشف الدراسة عن تكاليف طاقة كبيرة مطلوبة للاستدلال عبر أجيال مختلفة من وحدات معالجة الرسوميات ومجموعات البيانات، مما يبرز الحاجة لاستخدام أجهزة فعالة واستراتيجيات استدلال مثلى لإدارة التكاليف بشكل فعال في التطبيقات العملية.

• النماذج اللغوية الكبيرة القابلة للتحكم وكفاءة الاستدلال: تناقش ورقة “Bridging the Gap Between Training and Inference of Bayesian Controllable Language Models” لهان ليو وآخرين (2022) تحدي التحكم في النماذج اللغوية المدربة مسبقًا لسمات محددة أثناء الاستدلال، دون تغيير معلماتها. يبرز هذا البحث أهمية مواءمة طرق التدريب مع متطلبات الاستدلال لتعزيز قابلية التحكم والكفاءة في النماذج اللغوية الكبيرة، باستخدام مصنّفات خارجية لتوجيه النماذج المدربة مسبقًا أثناء الاستدلال.