Náklady na LLM

Co jsou náklady na velké jazykové modely?

Velké jazykové modely (LLM) jsou pokročilé systémy umělé inteligence určené k porozumění a generování textu podobného lidské řeči. Jsou postaveny na hlubokých neuronových sítích s miliardami parametrů a trénovány na rozsáhlých datových sadách zahrnujících texty z internetu, knih, článků a dalších zdrojů. Příklady LLM zahrnují GPT-3 a GPT-4 od OpenAI, BERT od Googlu, sérii LLaMA od Meta a modely Mistral AI.

Náklady spojené s LLM označují finanční prostředky potřebné k vývoji (trénování) a nasazení (inferenci) těchto modelů. Náklady na trénink zahrnují výdaje na tvorbu a doladění modelu, zatímco náklady na inferenci zahrnují provozní výdaje na běh modelu při zpracování vstupů a generování výstupů v reálných aplikacích.

Porozumění těmto nákladům je zásadní pro organizace plánující integraci LLM do svých produktů nebo služeb. Pomáhá při rozpočtování, alokaci zdrojů a posouzení proveditelnosti AI projektů.

Náklady na trénink velkých jazykových modelů

Faktory ovlivňující náklady na trénink

1. Výpočetní prostředky: Trénink LLM vyžaduje značný výpočetní výkon, často zahrnující tisíce výkonných GPU nebo specializovaného AI hardwaru, jako jsou NVIDIA A100 či H100 GPU. Pořízení nebo pronájem tohoto hardwaru je značně nákladný.
2. Spotřeba energie: Rozsáhlé výpočetní nároky vedou k vysoké spotřebě energie, což zvyšuje náklady na elektřinu. Trénink velkých modelů může spotřebovat megawatthodiny energie.
3. Správa dat: Sběr, ukládání a zpracování obrovských datových sad pro trénink vyžaduje investice do úložišť a šířky pásma.
4. Lidské zdroje: Pro vývoj a správu trénovacího procesu jsou potřeba kvalifikovaní AI inženýři, datoví vědci a výzkumníci, což přispívá k mzdovým nákladům.
5. Údržba infrastruktury: Údržba datových center nebo cloudové infrastruktury zahrnuje výdaje na chladicí systémy, fyzické prostory a síťové vybavení.
6. Výzkum a vývoj: Náklady spojené s vývojem algoritmů, experimentováním a optimalizací během trénovací fáze.

Odhadované náklady na trénink populárních LLM

• GPT-3 od OpenAI: Odhadované náklady na trénink se pohybovaly od 500 000 do 4,6 milionu dolarů – hlavně kvůli použití špičkových GPU a potřebné energii.
• GPT-4: Podle zpráv stál trénink přes 100 milionů dolarů, což souvisí se zvětšením modelu a složitostí.
• BloombergGPT: Náklady na trénink dosáhly milionů dolarů, převážně kvůli GPU a rozsáhlé výpočetní náročnosti.

Tyto údaje ukazují, že trénink špičkových LLM od nuly je investicí dosažitelnou hlavně pro velké organizace s výraznými zdroji.

Jak řídit a snižovat náklady na trénink

1. Doladění předtrénovaných modelů: Místo trénování LLM od nuly mohou organizace doladit existující open-source modely (např. LLaMA 2 nebo Mistral 7B) na doménově specifických datech. Tento přístup výrazně snižuje výpočetní nároky i náklady.
2. Optimalizační techniky modelů:
   • Kvantizace: Snížení přesnosti vah modelu (např. z 32bit na 8bit) pro úsporu paměti a výpočetních prostředků.
   • Ořezávání (pruning): Odstranění nepotřebných parametrů modelu pro zefektivnění bez výrazné ztráty výkonu.
   • Destilace znalostí: Trénink menšího modelu, který napodobuje větší, zachovává zásadní vlastnosti a přitom je menší.
3. Efektivní trénovací algoritmy: Zavedení algoritmů, které optimalizují využití hardwaru, například mixed-precision trénink či gradient checkpointing, což zkracuje dobu i náklady na trénink.
4. Cloud computing a spot instance: Využití cloudových služeb a nákupu spot instancí umožňuje využít přebytečnou kapacitu datových center za nižší ceny.
5. Spolupráce a komunita: Zapojení do výzkumných spoluprací nebo open-source projektů umožňuje rozložit náklady a úsilí spojené s tréninkem velkých modelů.
6. Strategie přípravy dat: Čištění a deduplikace trénovacích dat, aby se zamezilo zbytečnému výpočtu nad duplicitními informacemi.

Náklady na inferenci velkých jazykových modelů

Faktory ovlivňující náklady na inferenci

1. Velikost a složitost modelu: Větší modely vyžadují při každé inferenci více výpočetních prostředků, což zvyšuje provozní náklady.
2. Požadavky na hardware: Provoz LLM v produkci často vyžaduje výkonné GPU nebo specializovaný hardware, což přispívá k vyšším nákladům.
3. Nasazovací infrastruktura: Výdaje na servery (on-premise nebo v cloudu), síťování a úložiště potřebné k hostování a servírování modelu.
4. Vzorce využití: Frekvence použití modelu, počet současných uživatelů a požadované reakční doby ovlivňují využití zdrojů a náklady.
5. Potřeby škálovatelnosti: Škálování služby pro zvládnutí zvýšené poptávky znamená dodatečné zdroje a potenciálně vyšší výdaje.
6. Údržba a monitoring: Průběžné náklady na administraci systému, aktualizace softwaru a sledování výkonu.

Odhad nákladů na inferenci

Náklady na inferenci se mohou lišit podle zvoleného způsobu nasazení:

• Použití cloudových API:
  • Poskytovatelé jako OpenAI a Anthropic nabízí LLM jako službu, účtují podle počtu zpracovaných tokenů.
  • Příklad: GPT-4 od OpenAI účtuje 0,03 USD za 1 000 vstupních tokenů a 0,06 USD za 1 000 výstupních tokenů.
  • Náklady mohou rychle růst při vysokém objemu použití.
• Vlastní hostování modelů v cloudu:
  • Nasazení open-source LLM na cloudové infrastruktuře vyžaduje pronájem výpočetních instancí s GPU.
  • Příklad: Hostování LLM na AWS instanci ml.p4d.24xlarge stojí přibližně 38 USD za hodinu v on-demand režimu, což znamená přes 27 000 USD měsíčně při nepřetržitém běhu.
• On-premise nasazení:
  • Vyžaduje významnou počáteční investici do hardwaru.
  • Může však přinést dlouhodobé úspory pro organizace s vysokým a stabilním využitím.

Strategie ke snížení nákladů na inferenci

1. Komprese a optimalizace modelu:
   • Kvantizace: Používání výpočtů s nižší přesností pro snížení nároků na zdroje.
   • Destilace: Nasazení menších efektivních modelů s dostačujícím výkonem.
2. Volba vhodné velikosti modelu:
   • Výběr modelu, který vyvažuje výkon a výpočetní náročnost.
   • Menší modely mohou být dostačující pro některé aplikace, což snižuje náklady na inferenci.
3. Efektivní techniky servování:
   • Zavedení batch processingu pro zpracování více požadavků najednou.
   • Využití asynchronního zpracování tam, kde není nutná okamžitá odezva.
4. Autoscaling infrastruktury:
   • Využívání cloudových služeb, které automaticky škálují zdroje podle potřeby a zamezují předimenzování.
5. Caching odpovědí:
   • Ukládání častých dotazů a jejich odpovědí k omezení zbytečných výpočtů.
6. Využití specializovaného hardwaru:
   • Nasazení AI akcelerátorů nebo GPU optimalizovaných pro inferenci pro vyšší efektivitu.

Výzkum nákladů na velké jazykové modely: trénink a inference

Náklady spojené s tréninkem a inferencí velkých jazykových modelů (LLM) se staly významnou oblastí výzkumu kvůli náročnosti těchto modelů na zdroje.

• Patch-level trénink pro LLM: Jeden z přístupů ke snížení nákladů na trénink popisuje článek „Patch-Level Training for Large Language Models“ od Chenze Shao a kol. (2024). Tento výzkum zavádí patch-level trénink, který komprimuje více tokenů do jednoho „patch“, čímž zkracuje sekvence a snižuje výpočetní náklady na polovinu bez ztráty výkonu. Metoda zahrnuje počáteční fázi patch-level tréninku, po níž následuje trénink na úrovni tokenů pro sladění s inferenčním režimem, a ukazuje efektivitu napříč velikostmi modelů.

• Energetická náročnost inference: Dalším zásadním aspektem LLM je energetická náročnost inference, kterou zkoumá studie „From Words to Watts: Benchmarking the Energy Costs of Large Language Model Inference“ od Siddhartha Samsiho a kol. (2023). Práce měří výpočetní a energetickou náročnost inference LLM, konkrétně u modelu LLaMA. Studie odhaluje významné energetické náklady spojené s inferencí na různých generacích GPU a datech, což podtrhuje nutnost efektivního využití hardwaru a optimalizovaných inferenčních strategií pro zvládnutí nákladů v praxi.

• Řiditelné LLM a efektivita inference: Článek „Bridging the Gap Between Training and Inference of Bayesian Controllable Language Models“ od Hana Liua a kol. (2022) se zabývá výzvou řízení předtrénovaných jazykových modelů pro specifické vlastnosti během inference, aniž by bylo nutné měnit jejich parametry. Výzkum zdůrazňuje nutnost sladit tréninkové metody s požadavky inference pro zlepšení řiditelnosti a efektivity LLM, a využívá externí diskriminátory pro vedení předtrénovaných modelů během inference.