LLM:n kustannukset

Mikä on suurten kielimallien kustannus?

Suuret kielimallit (LLM:t) ovat kehittyneitä tekoälyjärjestelmiä, jotka on suunniteltu ymmärtämään ja tuottamaan ihmismäistä tekstiä. Ne perustuvat syviin neuroverkkoihin, joissa on miljardeja parametreja, ja ne on koulutettu valtavilla tekstiaineistoilla, kuten internetin, kirjojen, artikkelien ja muiden lähteiden tekstillä. Esimerkkejä LLM-malleista ovat OpenAI:n GPT-3 ja GPT-4, Googlen BERT, Metan LLaMA-sarja sekä Mistral AI:n mallit.

LLM-mallien kustannuksilla tarkoitetaan taloudellisia resursseja, joita tarvitaan näiden mallien kehittämiseen (koulutus) ja käyttöönottoon (inferenssi). Koulutuskustannukset kattavat mallin rakentamisen ja hienosäädön kulut, kun taas käyttökustannukset liittyvät mallin pyörittämiseen syötteiden prosessointia ja tulosteiden tuottoa varten reaaliaikaisissa sovelluksissa.

Näiden kustannusten ymmärtäminen on olennaista organisaatioille, jotka suunnittelevat LLM-mallien integrointia tuotteisiinsa tai palveluihinsa. Se auttaa budjetoinnissa, resurssien kohdentamisessa ja tekoälyhankkeiden toteutettavuuden arvioinnissa.

Suurten kielimallien koulutuskustannukset

Koulutuskustannuksiin vaikuttavat tekijät

1. Laskentaresurssit: LLM-mallien koulutus vaatii valtavasti laskentatehoa, usein tuhansia huipputason GPU:ita tai erikoistuneita AI-laitteistoja, kuten NVIDIA:n A100- tai H100-GPU:ita. Tämän laitteiston hankinta- tai vuokrauskustannukset ovat merkittäviä.
2. Energiankulutus: Suuri laskentateho johtaa korkeaan energiankulutukseen, mikä nostaa sähkökuluja. Suurten mallien koulutus voi kuluttaa useita megawattitunteja energiaa.
3. Datanhallinta: Massiivisten koulutusaineistojen kerääminen, tallentaminen ja prosessointi aiheuttaa kustannuksia datavarastoinnin infrastruktuurista ja tiedonsiirrosta.
4. Henkilöstö: Tarvitaan osaavia AI-insinöörejä, datatieteilijöitä ja tutkijoita koulutusprosessin kehittämiseen ja hallintaan, mikä kasvattaa työvoimakuluja.
5. Infrastruktuurin ylläpito: Datakeskusten tai pilvi-infrastruktuurin ylläpito sisältää kuluja jäähdytysjärjestelmistä, fyysisestä tilasta ja verkkolaitteista.
6. Tutkimus ja kehitys: Algoritmien kehittämisen, kokeilujen ja optimoinnin kustannukset koulutusvaiheessa.

Arvioidut koulutuskustannukset suosituilla LLM-malleilla

• OpenAI:n GPT-3: Koulutuskustannusten on arvioitu olleen 500 000–4,6 miljoonaa dollaria, pääosin huipputason GPU:iden ja laskentaan vaaditun energian vuoksi.
• GPT-4: Koulutuksen on raportoitu maksaneen yli 100 miljoonaa dollaria huomioiden kasvaneen mallikoon ja monimutkaisuuden.
• BloombergGPT: Koulutuskulut nousivat miljooniin dollareihin, erityisesti GPU-kulujen ja laajan laskennan vuoksi.

Nämä luvut osoittavat, että huipputason LLM-mallien koulutus alusta asti on pääosin suurten, merkittäviä resursseja omaavien organisaatioiden saavutettavissa.

Miten hallita ja pienentää koulutuskustannuksia

1. Valmiiden mallien hienosäätö: Alusta asti kouluttamisen sijaan organisaatiot voivat hienosäätää olemassa olevia avoimen lähdekoodin malleja (kuten LLaMA 2 tai Mistral 7B) toimialakohtaisella datalla. Tämä vähentää merkittävästi laskentavaatimuksia ja kustannuksia.
2. Mallin optimointitekniikat:
   • Kvantisointi: Mallin painojen tarkkuuden pienentäminen (esim. 32-bittisestä 8-bittiseen) vähentää muisti- ja laskentatarvetta.
   • Karsinta: Turhien malliparametrien poistaminen mallin keventämiseksi suorituskyvystä juuri tinkimättä.
   • Tietodistillaatio: Pienemmän mallin kouluttaminen jäljittelemään suurempaa, jolloin olennaiset ominaisuudet säilyvät, mutta koko pienenee.
3. Tehokkaat koulutusalgoritmit: Algoritmien hyödyntäminen, jotka optimoivat laitteiston käyttöä, kuten mixed-precision-koulutus tai gradient checkpointing, lyhentävät laskennan kestoa ja pienentävät kustannuksia.
4. Pilvilaskenta ja spot-instanssit: Pilvipalveluiden hyödyntäminen ja spot-instanssien hintojen käyttö alentavat laskentakuluja hyödyntämällä datakeskusten ylijäämäkapasiteettia alennettuun hintaan.
5. Yhteistyö ja yhteisöponnistukset: Tutkimusyhteistyöhön tai avoimen lähdekoodin projekteihin osallistuminen jakaa koulutuksen kustannuksia ja työmäärää.
6. Datan esikäsittelystrategiat: Koulutusaineiston puhdistus ja deduplikointi estävät turhan laskennan päällekkäisellä tiedolla.

Suurten kielimallien käyttökustannukset

Käyttökustannuksiin vaikuttavat tekijät

1. Mallin koko ja monimutkaisuus: Suuremmat mallit vaativat enemmän laskentaresursseja jokaisella käyttökerralla, mikä nostaa operatiivisia kuluja.
2. Laitteistovaatimukset: LLM-mallien ajaminen tuotantoympäristössä vaatii usein tehokkaita GPU:ita tai erikoistunutta laitteistoa, mikä kasvattaa kustannuksia.
3. Käyttöönottoinfrastruktuuri: Palvelimien (paikan päällä tai pilvessä), verkkoyhteyksien ja tallennustilan kulut mallin ylläpitoon ja tarjoamiseen.
4. Käyttötottumukset: Mallin käytön tiheys, samanaikaisten käyttäjien määrä ja vasteaikavaatimukset vaikuttavat resurssien käyttöön ja kustannuksiin.
5. Skaalautuvuustarpeet: Palvelun skaalaus kasvavan kysynnän mukaan vaatii lisäresursseja ja mahdollisesti korkeampia kustannuksia.
6. Ylläpito ja valvonta: Jatkuvat kustannukset järjestelmänhallinnasta, ohjelmistopäivityksistä ja suorituskyvyn seurannasta.

Käyttökustannusten arviointi

Käyttökustannukset voivat vaihdella huomattavasti käyttöönoton valinnoista riippuen:

• Pilvipohjaisten API-palveluiden käyttö:
  • Toimittajat kuten OpenAI ja Anthropic tarjoavat LLM-malleja palveluna, veloittaen prosessoitujen tokenien mukaan.
  • Esimerkki: OpenAI:n GPT-4 veloittaa $0.03 per 1 000 syötetokenia ja $0.06 per 1 000 tulostokenia.
  • Kustannukset voivat kasvaa nopeasti suurilla käyttömäärillä.
• Mallien omatoiminen ylläpito pilvessä:
  • Avoimen lähdekoodin LLM-mallin käyttöönotto pilvi-infrassa edellyttää GPU-instanssien vuokraamista.
  • Esimerkki: LLM:n ylläpito AWS:n ml.p4d.24xlarge-instanssilla maksaa noin $38/tunti on-demandina, mikä tarkoittaa yli $27 000/kk jatkuvassa ajossa.
• Paikan päällä ylläpito:
  • Vaatii merkittävän alkuinvestoinnin laitteistoon.
  • Voi tarjota pitkällä aikavälillä kustannussäästöjä organisaatioille, joilla on suuri ja tasainen käyttö.

Strategiat käyttökustannusten pienentämiseen

1. Mallin pakkaus ja optimointi:
   • Kvantisointi: Matalaresoluutioisten laskujen hyödyntäminen resurssitarpeen pienentämiseksi.
   • Distillaatio: Pienempien, tehokkaiden mallien käyttö riittävällä suorituskyvyllä.
2. Sopivan mallikoon valinta:
   • Mallin valinta, jossa suorituskyky ja laskentakustannus ovat tasapainossa.
   • Pienemmät mallit riittävät joihinkin käyttötarkoituksiin, mikä pienentää kustannuksia.
3. Tehokkaat käyttömenetelmät:
   • Eräajon hyödyntäminen usean käyttökyselyn käsittelyyn samanaikaisesti.
   • Asynkronisen käsittelyn käyttö, kun reaaliaikaiset vastaukset eivät ole kriittisiä.
4. Infrastruktuurin automaattinen skaalaus:
   • Pilvipalvelut, jotka säätävät resursseja kysynnän mukaan ja ehkäisevät ylimitoitusta.
5. Vastausten välimuistitallennus:
   • Usein toistuvien kyselyiden ja vastausten tallennus ylimääräisen laskennan vähentämiseksi.
6. Erikoistuneen laitteiston hyödyntäminen:
   • AI-kiihdyttimien tai inferenssiin optimoitujen GPU:iden käyttö tehokkuuden parantamiseksi.

Tutkimusta suurten kielimallien kustannuksista: koulutus ja inferenssi

Suurten kielimallien (LLM) koulutus- ja käyttökustannuksista on tullut merkittävä tutkimusalue näiden mallien resurssi-intensiivisyyden vuoksi.

• Patch-tason koulutus LLM:ille: Yksi lähestymistapa koulutuskustannusten pienentämiseen esitellään artikkelissa “Patch-Level Training for Large Language Models” (Chenze Shao ym., 2024). Tässä tutkimuksessa esitetään patch-tason koulutus, jossa useita tokeneita yhdistetään yhdeksi patchiksi, mikä lyhentää sekvenssipituutta ja puolittaa laskentakustannukset suorituskyvystä tinkimättä. Menetelmässä yhdistetään patch-tason koulutus alkuvaiheessa ja token-tason koulutus lopussa käyttötilaa varten, ja sen tehokkuus on osoitettu eri mallikokoihin.

• Inferenssin energiakustannus: Toinen olennainen näkökulma LLM-malleihin on inferenssin energiakustannus, jota on tutkittu artikkelissa “From Words to Watts: Benchmarking the Energy Costs of Large Language Model Inference” (Siddharth Samsi ym., 2023). Tässä työssä arvioidaan LLM-inferenssin laskenta- ja energiankäyttöä erityisesti LLaMA-mallin osalta. Tulokset osoittavat huomattavia energiakustannuksia eri GPU-sukupolvilla ja aineistoilla, mikä korostaa tehokkaan laitteistokäytön ja optimoitujen inferenssiratkaisujen tarvetta kustannusten hallinnassa tosielämän sovelluksissa.

• Ohjattavat LLM:t ja inferenssin tehokkuus: Artikkeli “Bridging the Gap Between Training and Inference of Bayesian Controllable Language Models” (Han Liu ym., 2022) käsittelee haastetta ohjata valmiiksi koulutettuja kielimalleja tiettyihin ominaisuuksiin inferenssin aikana ilman parametrien muuttamista. Tutkimus korostaa koulutusmenetelmien ja käyttövaatimusten yhteensovittamisen merkitystä LLM-mallien ohjattavuuden ja tehokkuuden parantamiseksi, hyödyntäen ulkoisia diskriminaattoreita valmiiden mallien ohjaamiseen inferenssivaiheessa.