Costo de los LLM

¿Cuál es el Costo de los Modelos de Lenguaje Grandes?

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) son sistemas avanzados de inteligencia artificial diseñados para comprender y generar texto similar al humano. Están construidos utilizando redes neuronales profundas con miles de millones de parámetros y se entrenan en grandes conjuntos de datos que incluyen textos de internet, libros, artículos y otras fuentes. Ejemplos de LLMs incluyen GPT-3 y GPT-4 de OpenAI, BERT de Google, la serie LLaMA de Meta y los modelos de Mistral AI.

El costo asociado a los LLMs se refiere a los recursos financieros necesarios para desarrollar (entrenar) e implementar (inferir) estos modelos. Los costos de entrenamiento abarcan los gastos de construir y ajustar el modelo, mientras que los costos de inferencia implican los gastos operativos de ejecutar el modelo para procesar entradas y generar salidas en aplicaciones en tiempo real.

Comprender estos costos es crucial para las organizaciones que planean integrar LLMs en sus productos o servicios. Ayuda en la planificación presupuestaria, asignación de recursos y la determinación de la viabilidad de los proyectos de IA.

Costos de Entrenamiento de los Modelos de Lenguaje Grandes

Factores que Contribuyen a los Costos de Entrenamiento

1. Recursos Computacionales: Entrenar LLMs requiere una gran potencia de cómputo, a menudo involucrando miles de GPUs de alto rendimiento o hardware de IA especializado como las GPUs A100 o H100 de NVIDIA. El costo de adquirir o alquilar este hardware es considerable.
2. Consumo de Energía: Las exigencias computacionales extensas generan un alto consumo energético, lo que resulta en mayores costos de electricidad. Entrenar modelos grandes puede consumir megavatios-hora de energía.
3. Gestión de Datos: La recolección, almacenamiento y procesamiento de grandes conjuntos de datos para el entrenamiento implica costos relacionados con infraestructura de almacenamiento y ancho de banda.
4. Recursos Humanos: Se necesitan ingenieros de IA, científicos de datos e investigadores calificados para desarrollar y gestionar el proceso de entrenamiento, lo que contribuye a los costos laborales.
5. Mantenimiento de Infraestructura: Mantener centros de datos o infraestructura en la nube incluye gastos en sistemas de refrigeración, espacio físico y equipos de red.
6. Investigación y Desarrollo: Costos relacionados con el desarrollo de algoritmos, experimentación y optimización durante la fase de entrenamiento.

Costos Estimados de Entrenamiento para LLMs Populares

• GPT-3 de OpenAI: El costo estimado de entrenamiento osciló entre $500,000 y $4.6 millones, principalmente debido al uso de GPUs de gama alta y la energía requerida para el cómputo.
• GPT-4: Se informa que costó más de $100 millones entrenar, considerando el mayor tamaño y complejidad del modelo.
• BloombergGPT: Los gastos de entrenamiento alcanzaron varios millones de dólares, atribuibles en gran medida a los costos de GPU y la extensa computación requerida.

Estas cifras muestran que entrenar LLMs de vanguardia desde cero es una inversión factible principalmente para grandes organizaciones con recursos sustanciales.

Cómo Gestionar y Reducir los Costos de Entrenamiento

1. Ajuste Fino de Modelos Preentrenados: En vez de entrenar un LLM desde cero, las organizaciones pueden ajustar modelos de código abierto existentes (como LLaMA 2 o Mistral 7B) con datos específicos de su dominio. Este enfoque reduce significativamente los requisitos computacionales y los costos.
2. Técnicas de Optimización de Modelos:
   • Cuantización: Reducir la precisión de los pesos del modelo (por ejemplo, de 32 bits a 8 bits) para disminuir los requerimientos de memoria y cómputo.
   • Poda: Eliminar parámetros innecesarios del modelo para simplificarlo sin pérdida sustancial de rendimiento.
   • Destilación de Conocimiento: Entrenar un modelo más pequeño para imitar a uno grande, capturando características esenciales y reduciendo el tamaño.
3. Algoritmos de Entrenamiento Eficientes: Implementar algoritmos que optimicen el uso del hardware, como el entrenamiento de precisión mixta o el almacenamiento de gradientes, para reducir el tiempo de cómputo y los costos.
4. Computación en la Nube e Instancias Bajo Demanda: Utilizar servicios en la nube y aprovechar los precios de instancias bajo demanda puede reducir los gastos computacionales utilizando la capacidad excedente de los centros de datos a tarifas reducidas.
5. Colaboraciones y Esfuerzos Comunitarios: Participar en colaboraciones de investigación o proyectos de código abierto puede distribuir el costo y el esfuerzo involucrado en el entrenamiento de grandes modelos.
6. Estrategias de Preparación de Datos: Limpiar y eliminar duplicados en los datos de entrenamiento para evitar cómputos innecesarios en información redundante.

Costos de Inferencia de los Modelos de Lenguaje Grandes

Factores que Afectan los Costos de Inferencia

1. Tamaño y Complejidad del Modelo: Los modelos más grandes requieren más recursos computacionales para cada inferencia, lo que incrementa los costos operativos.
2. Requisitos de Hardware: Ejecutar LLMs en producción suele requerir GPUs potentes o hardware especializado, contribuyendo a mayores costos.
3. Infraestructura de Despliegue: Gastos relacionados con servidores (en sitio o en la nube), redes y almacenamiento necesarios para alojar y servir el modelo.
4. Patrones de Uso: La frecuencia de uso del modelo, el número de usuarios concurrentes y los tiempos de respuesta requeridos impactan el uso de recursos y los costos.
5. Necesidades de Escalabilidad: Escalar el servicio para manejar una mayor demanda implica recursos adicionales y, potencialmente, gastos más altos.
6. Mantenimiento y Monitoreo: Costos continuos de administración del sistema, actualizaciones de software y monitoreo de rendimiento.

Estimación de Costos de Inferencia

Los costos de inferencia pueden variar ampliamente dependiendo de las opciones de despliegue:

• Uso de APIs en la Nube:
  • Proveedores como OpenAI y Anthropic ofrecen LLMs como servicio, cobrando por token procesado.
  • Ejemplo: GPT-4 de OpenAI cobra $0.03 por cada 1,000 tokens de entrada y $0.06 por cada 1,000 tokens de salida.
  • Los costos pueden incrementarse rápidamente con altos volúmenes de uso.
• Autoalojamiento de Modelos en la Nube:
  • Desplegar un LLM de código abierto en infraestructura en la nube requiere alquilar instancias de cómputo con GPUs.
  • Ejemplo: Alojar un LLM en una instancia AWS ml.p4d.24xlarge cuesta aproximadamente $38 por hora bajo demanda, sumando más de $27,000 al mes si se ejecuta continuamente.
• Despliegue en Sitio (On-Premises):
  • Requiere una inversión inicial significativa en hardware.
  • Puede ofrecer ahorros a largo plazo para organizaciones con uso alto y constante.

Estrategias para Reducir los Costos de Inferencia

1. Compresión y Optimización del Modelo:
   • Cuantización: Utilizar cálculos de menor precisión para reducir los requisitos de recursos.
   • Destilación: Desplegar modelos más pequeños y eficientes que brinden un rendimiento aceptable.
2. Elegir Tamaños de Modelo Apropiados:
   • Seleccionar un modelo que equilibre el rendimiento y el costo computacional.
   • Modelos más pequeños pueden ser suficientes para ciertas aplicaciones, reduciendo los gastos de inferencia.
3. Técnicas de Servido Eficiente:
   • Implementar procesamiento por lotes para gestionar múltiples solicitudes de inferencia simultáneamente.
   • Utilizar procesamiento asíncrono cuando no se requieran respuestas en tiempo real.
4. Infraestructura con Autoescalado:
   • Emplear servicios en la nube que escalen automáticamente los recursos según la demanda para evitar el sobreaprovisionamiento.
5. Almacenamiento en Caché de Respuestas:
   • Guardar consultas frecuentes y sus respuestas para reducir cálculos redundantes.
6. Utilización de Hardware Especializado:
   • Aprovechar aceleradores de IA o GPUs optimizadas para inferencia para mejorar la eficiencia.

Investigación sobre el Costo de los Modelos de Lenguaje Grandes: Entrenamiento e Inferencia

El costo asociado al entrenamiento e inferencia de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) se ha convertido en un área significativa de investigación debido a la naturaleza intensiva en recursos de estos modelos.

• Entrenamiento a Nivel de Parches para LLMs: Un enfoque para reducir los costos de entrenamiento se destaca en el artículo “Patch-Level Training for Large Language Models” de Chenze Shao et al. (2024). Esta investigación introduce el entrenamiento a nivel de parches, que comprime múltiples tokens en un solo parche, reduciendo así la longitud de la secuencia y los costos computacionales a la mitad sin comprometer el rendimiento. Este método implica una fase inicial de entrenamiento a nivel de parches seguida de entrenamiento a nivel de token para alinearse con el modo de inferencia, demostrando eficacia en varios tamaños de modelo.

• Costo Energético de la Inferencia: Otro aspecto fundamental de los LLMs es el costo energético asociado a la inferencia, como se explora en “From Words to Watts: Benchmarking the Energy Costs of Large Language Model Inference” de Siddharth Samsi et al. (2023). Este artículo compara la utilización computacional y energética de la inferencia de LLMs, específicamente en el modelo LLaMA. El estudio revela costos energéticos significativos requeridos para la inferencia en diferentes generaciones de GPU y conjuntos de datos, enfatizando la necesidad de un uso eficiente del hardware y estrategias de inferencia óptimas para gestionar los costos de manera efectiva en aplicaciones prácticas.

• LLMs Controlables y Eficiencia en la Inferencia: El artículo “Bridging the Gap Between Training and Inference of Bayesian Controllable Language Models” de Han Liu et al. (2022) aborda el desafío de controlar modelos de lenguaje preentrenados para atributos específicos durante la inferencia, sin modificar sus parámetros. Esta investigación subraya la importancia de alinear los métodos de entrenamiento con los requisitos de inferencia para mejorar la controlabilidad y eficiencia de los LLMs, empleando discriminadores externos para guiar modelos preentrenados durante la inferencia.