Costo dei LLM

Qual è il Costo dei Large Language Models?

I Large Language Models (LLM) sono avanzati sistemi di intelligenza artificiale progettati per comprendere e generare testo simile a quello umano. Sono costruiti utilizzando reti neurali profonde con miliardi di parametri e vengono addestrati su vasti dataset che comprendono testo da internet, libri, articoli e altre fonti. Esempi di LLM includono GPT-3 e GPT-4 di OpenAI, BERT di Google, la serie LLaMA di Meta e i modelli di Mistral AI.

Il costo associato agli LLM si riferisce alle risorse finanziarie necessarie per sviluppare (addestrare) e distribuire (inferenza) questi modelli. I costi di addestramento comprendono le spese per costruire e perfezionare il modello, mentre i costi di inferenza riguardano le spese operative per eseguire il modello e generare risposte in tempo reale.

Comprendere questi costi è fondamentale per le organizzazioni che intendono integrare i LLM nei propri prodotti o servizi. Aiuta nella pianificazione del budget, nell’allocazione delle risorse e nella valutazione della fattibilità dei progetti di intelligenza artificiale.

Costi di Addestramento dei Large Language Models

Fattori che Contribuiscono ai Costi di Addestramento

1. Risorse Computazionali: L’addestramento dei LLM richiede una notevole potenza di calcolo, spesso con migliaia di GPU ad alte prestazioni o hardware AI specializzato come le GPU NVIDIA A100 o H100. Il costo di acquisto o noleggio di questo hardware è significativo.
2. Consumo Energetico: L’elevata richiesta computazionale comporta un notevole consumo energetico, con conseguenti costi di elettricità. L’addestramento di modelli di grandi dimensioni può richiedere megawattora di energia.
3. Gestione dei Dati: Raccogliere, archiviare e processare enormi dataset per l’addestramento comporta costi relativi all’infrastruttura di storage e alla banda dati.
4. Risorse Umane: Sono necessari ingegneri AI qualificati, data scientist e ricercatori per sviluppare e gestire il processo di addestramento, contribuendo ai costi di manodopera.
5. Manutenzione dell’Infrastruttura: La gestione di data center o infrastrutture cloud include spese per sistemi di raffreddamento, spazi fisici e apparecchiature di rete.
6. Ricerca e Sviluppo: Costi legati allo sviluppo di algoritmi, sperimentazione e ottimizzazione durante la fase di addestramento.

Costi di Addestramento Stimati per i Principali LLM

• GPT-3 di OpenAI: Il costo di addestramento è stimato tra 500.000 e 4,6 milioni di dollari, principalmente per l’uso di GPU di fascia alta e l’energia richiesta per il calcolo.
• GPT-4: Si riporta un costo superiore ai 100 milioni di dollari, considerando la maggiore dimensione e complessità del modello.
• BloombergGPT: Le spese di addestramento hanno raggiunto diversi milioni di dollari, dovute soprattutto ai costi delle GPU e all’intenso calcolo richiesto.

Questi numeri evidenziano che l’addestramento di LLM all’avanguardia da zero è un investimento sostenibile principalmente per grandi organizzazioni con risorse consistenti.

Come Gestire e Ridurre i Costi di Addestramento

1. Fine-Tuning di Modelli Pre-Addestrati: Invece di addestrare un LLM da zero, le organizzazioni possono perfezionare modelli open-source esistenti (come LLaMA 2 o Mistral 7B) su dati specifici di settore. Questo approccio riduce significativamente i requisiti computazionali e i costi.
2. Tecniche di Ottimizzazione del Modello:
   • Quantizzazione: Riduzione della precisione dei pesi del modello (ad esempio da 32 bit a 8 bit) per diminuire le esigenze di memoria e calcolo.
   • Pruning: Rimozione dei parametri non necessari per semplificare il modello senza perdite sostanziali di performance.
   • Distillazione della Conoscenza: Addestramento di un modello più piccolo per imitare uno grande, mantenendo le caratteristiche essenziali ma riducendo la dimensione.
3. Algoritmi di Addestramento Efficienti: Implementazione di algoritmi che ottimizzano l’utilizzo dell’hardware, come l’addestramento a precisione mista o il gradient checkpointing, per ridurre tempi e costi di calcolo.
4. Cloud Computing e Spot Instances: Utilizzo di servizi cloud e delle offerte spot per ridurre le spese computazionali sfruttando la capacità in eccesso dei data center a prezzi ridotti.
5. Collaborazioni e Progetti Comunitari: Partecipazione a collaborazioni di ricerca o progetti open-source per distribuire i costi e gli sforzi necessari per l’addestramento di modelli di grandi dimensioni.
6. Strategie di Preparazione dei Dati: Pulizia e deduplicazione dei dati di addestramento per evitare calcoli inutili su informazioni ridondanti.

Costi di Inferenza dei Large Language Models

Fattori che Influenzano i Costi di Inferenza

1. Dimensione e Complessità del Modello: Modelli più grandi richiedono maggiori risorse computazionali per ogni inferenza, aumentando i costi operativi.
2. Requisiti Hardware: L’esecuzione dei LLM in produzione necessita spesso di GPU potenti o hardware specializzato, contribuendo a costi più elevati.
3. Infrastruttura di Deployment: Spese relative a server (on-premises o cloud), rete e storage necessari per ospitare e servire il modello.
4. Modelli di Utilizzo: La frequenza d’uso del modello, il numero di utenti contemporanei e i tempi di risposta richiesti influenzano l’utilizzo delle risorse e i costi.
5. Necessità di Scalabilità: Scalare il servizio per gestire una domanda crescente richiede ulteriori risorse e potenzialmente spese maggiori.
6. Manutenzione e Monitoraggio: Costi continui per amministrazione di sistema, aggiornamenti software e monitoraggio delle prestazioni.

Stima dei Costi di Inferenza

I costi di inferenza possono variare ampiamente a seconda delle scelte di deployment:

• Utilizzo di API Cloud:
  • Fornitori come OpenAI e Anthropic offrono LLM come servizio, con tariffazione per token elaborato.
  • Esempio: GPT-4 di OpenAI costa $0,03 per 1.000 token in input e $0,06 per 1.000 token in output.
  • I costi possono crescere rapidamente con alti volumi di utilizzo.
• Self-Hosting di Modelli nel Cloud:
  • Il deployment di un LLM open-source su infrastruttura cloud richiede il noleggio di istanze con GPU.
  • Esempio: Ospitare un LLM su un’istanza AWS ml.p4d.24xlarge costa circa $38 all’ora on-demand, ovvero oltre $27.000 al mese se mantenuta sempre attiva.
• Deployment On-Premises:
  • Richiede un significativo investimento iniziale in hardware.
  • Può offrire risparmi a lungo termine per organizzazioni con uso elevato e costante.

Strategie per Ridurre i Costi di Inferenza

1. Compressione e Ottimizzazione del Modello:
   • Quantizzazione: Utilizzo di calcoli a precisione inferiore per ridurre le risorse richieste.
   • Distillazione: Deployment di modelli più piccoli ed efficienti mantenendo prestazioni accettabili.
2. Scelta di Dimensioni di Modello Appropriate:
   • Selezione di un modello che bilanci performance e costi computazionali.
   • Per alcune applicazioni, modelli più piccoli possono essere sufficienti, riducendo le spese di inferenza.
3. Tecniche di Serving Efficienti:
   • Implementazione del batch processing per gestire più richieste di inferenza contemporaneamente.
   • Utilizzo di processi asincroni dove la risposta in tempo reale non è critica.
4. Infrastruttura Autoscalabile:
   • Uso di servizi cloud che scalano automaticamente le risorse in base alla domanda per evitare over-provisioning.
5. Caching delle Risposte:
   • Salvataggio delle query frequenti e delle loro risposte per ridurre calcoli ridondanti.
6. Utilizzo di Hardware Specializzato:
   • Sfruttamento di acceleratori AI o GPU ottimizzate per l’inferenza per aumentare l’efficienza.

Ricerca sul Costo dei Large Language Models: Addestramento e Inferenza

Il costo associato all’addestramento e all’inferenza dei large language models (LLM) è diventato un importante ambito di ricerca a causa della natura ad alta intensità di risorse di questi modelli.

• Addestramento a Livello di Patch per LLM: Un approccio per ridurre i costi di addestramento è illustrato nell’articolo “Patch-Level Training for Large Language Models” di Chenze Shao et al. (2024). Questa ricerca introduce l’addestramento a livello di patch, che comprime più token in una sola patch, riducendo così la lunghezza delle sequenze e i costi computazionali della metà senza compromettere le prestazioni. Il metodo prevede una fase iniziale di addestramento a livello di patch seguita da una a livello di token, in modo da allinearsi con la modalità di inferenza, dimostrando efficacia su varie dimensioni di modello.

• Costo Energetico dell’Inferenza: Un altro aspetto cruciale dei LLM è il costo energetico legato all’inferenza, analizzato in “From Words to Watts: Benchmarking the Energy Costs of Large Language Model Inference” di Siddharth Samsi et al. (2023). L’articolo valuta l’utilizzo computazionale ed energetico dell’inferenza dei LLM, focalizzandosi specificamente sul modello LLaMA. Lo studio evidenzia costi energetici significativi per l’inferenza su diverse generazioni di GPU e dataset, sottolineando la necessità di un uso efficiente dell’hardware e di strategie di inferenza ottimali per gestire efficacemente i costi nelle applicazioni pratiche.

• LLM Controllabili ed Efficienza dell’Inferenza: L’articolo “Bridging the Gap Between Training and Inference of Bayesian Controllable Language Models” di Han Liu et al. (2022) affronta la sfida di controllare i modelli linguistici pre-addestrati per specifici attributi durante l’inferenza, senza modificarne i parametri. Questa ricerca evidenzia l’importanza di allineare i metodi di addestramento alle esigenze di inferenza per migliorare la controllabilità e l’efficienza dei LLM, utilizzando discriminatori esterni per guidare i modelli pre-addestrati durante l’inferenza.