LLMのコスト

大規模言語モデル（LLM）のコストとは？

大規模言語モデル（LLM）は、人間のようなテキスト理解と生成を目的とした先端的な人工知能システムです。これらは数十億のパラメータを持つ深層ニューラルネットワークで構築され、インターネットや書籍、記事など膨大なデータセットで学習されています。代表的なLLMにはOpenAIのGPT-3・GPT-4、GoogleのBERT、MetaのLLaMAシリーズ、Mistral AIの各種モデルなどがあります。

LLMに関連するコストとは、こうしたモデルの開発（トレーニング）および運用（推論）に必要な資金を指します。トレーニングコストはモデルの構築やファインチューニングにかかる費用、推論コストは実際のアプリケーションで入力を処理し出力を生成する際の運用費用を意味します。

これらのコストを理解することは、LLMを製品やサービスに統合したい企業にとって非常に重要です。予算編成やリソース配分、AIプロジェクトの実現可能性判断に役立ちます。

大規模言語モデルのトレーニングコスト

トレーニングコストに影響する要因

1. 計算資源: LLMの学習には膨大な計算能力が必要で、数千台規模の高性能GPUやNVIDIAのA100/H100などのAI専用ハードウェアが使われます。これらの取得やレンタル費用は非常に高額です。
2. エネルギー消費: 膨大な計算負荷により大量の電力が必要となり、電気代も高くなります。大規模モデルのトレーニングではメガワット時単位の電力消費となることもあります。
3. データ管理: 学習用の大規模データセットの収集・保存・前処理には、データストレージや帯域などのインフラ費用が発生します。
4. 人件費: AIエンジニア、データサイエンティスト、研究者などの専門人材による開発・管理も大きな費用要素です。
5. インフラ保守: データセンターやクラウドインフラの維持には、冷却設備や物理スペース、ネットワーク機器などの運用コストがかかります。
6. 研究開発: アルゴリズム開発や実験、最適化などトレーニング期間中の研究開発費も含まれます。

主なLLMのトレーニングコスト事例

• OpenAIのGPT-3: 主に高性能GPU利用と計算エネルギーが要因で、推定50万～460万ドルの学習コスト。
• GPT-4: モデル規模と複雑性の増加により、トレーニングコストは1億ドルを超えると報告されています。
• BloombergGPT: GPUコストと大規模計算が主な要因で、数百万ドル規模のトレーニング費用となりました。

これらの数字から、最先端LLMをゼロから学習させるには潤沢な資本を持つ大企業でなければ現実的でないことが分かります。

トレーニングコストの管理・削減方法

1. 事前学習済みモデルのファインチューニング: LLaMA 2やMistral 7Bなどのオープンソースモデルを用途に合わせて微調整することで、計算リソースや費用を大幅に削減できます。
2. モデル最適化技術:
   • 量子化: モデルの重み表現を32ビットから8ビットなど低精度にすることで、メモリや計算負荷を削減。
   • 剪定: 不要なパラメータを除去し、性能を維持しつつモデルを軽量化。
   • 知識蒸留: 大型モデルの知識を小型モデルに移し、必要な特徴を維持しながらサイズを縮小。
3. 効率的な学習アルゴリズム: 混合精度学習や勾配チェックポイントなどハードウェア効率を高める手法で計算時間・費用を削減。
4. クラウドのスポットインスタンス活用: クラウドサービスで余剰キャパシティを安価に利用できるスポット価格を活用し、計算費用を抑える。
5. 共同研究・コミュニティ活用: 研究共同体やOSSプロジェクトに参加し、コストや開発負担を分担。
6. データ準備の工夫: 重複データの除去やクリーニングで、無駄な計算を減らす。

大規模言語モデルの推論コスト

推論コストに影響する要因

1. モデルサイズ・複雑性: モデルが大きいほど推論時の計算資源が増え、運用コストも高くなります。
2. ハードウェア要件: 本番運用には高性能GPUや専用ハードウェアが必要で、その分コストも上昇します。
3. デプロイインフラ: モデルをホスト・提供するためのサーバ（オンプレミス/クラウド）、ネットワーク、ストレージなどの費用。
4. 利用パターン: 利用頻度や同時ユーザー数、レスポンスタイム要件によってリソース消費・コストが変動します。
5. スケーラビリティ: 利用増加に伴うサービス拡張には追加リソースや費用が必要です。
6. 保守・監視: システム管理、ソフトウェアアップデート、パフォーマンス監視など継続的な運用コスト。

推論コストの見積もり例

運用方法によって推論コストは大きく異なります。

• クラウドAPI利用:
  • OpenAIやAnthropicなどがLLMのAPIサービスを提供し、処理トークン数ごとの従量課金。
  • 例: OpenAI GPT-4は1,000入力トークンあたり$0.03、1,000出力トークンあたり$0.06を課金。
  • 大量利用時はコストが急増することも。
• クラウド上での自社ホスティング:
  • OSS LLMをクラウドインフラで運用する場合、GPU搭載インスタンスのレンタル費用が発生。
  • 例: AWSのml.p4d.24xlargeインスタンスはオンデマンドで1時間約$38、常時運用で月額$27,000超。
• オンプレミス運用:
  • ハードウェア初期投資が大きいものの、継続的・大量利用時は長期的なコスト削減が可能。

推論コスト削減のための戦略

1. モデル圧縮・最適化:
   • 量子化: 低精度計算でリソース消費を削減。
   • 蒸留: 小型・高効率なモデルを運用し許容範囲の性能を確保。
2. 適切なモデルサイズ選択:
   • アプリケーション要件に合ったモデルを選択し、過剰な計算コストを抑制。
   • 一部用途では小型モデルで十分な場合も多い。
3. 効率的なサービング技術:
   • バッチ処理による同時推論、非同期処理の活用など。
   • リアルタイム性が不要な場合は待機時間の最適化も有効。
4. インフラの自動スケーリング:
   • クラウドのオートスケーリング機能で、需要に応じてリソースを調整し過剰投資を防ぐ。
5. レスポンスのキャッシュ利用:
   • 頻出クエリとその応答を保存し、同じ推論の無駄な再計算を回避。
6. 専用ハードウェアの活用:
   • AIアクセラレータや推論最適化GPUで効率を向上。

大規模言語モデルのコストに関する研究（トレーニングと推論）

大規模言語モデル（LLM）のトレーニングおよび推論コストは、その膨大なリソース消費のため研究の重要テーマとなっています。

• パッチレベル学習によるトレーニングコスト削減: Chenze Shaoらによる論文「Patch-Level Training for Large Language Models」（2024年）では、複数トークンを1つのパッチとしてまとめる「パッチレベル学習」を提案。これにより系列長と計算コストを半減しつつ性能を維持できると示されました。最初にパッチレベルで学習を行い、その後推論モードに合わせてトークンレベルで調整することで、様々なモデルサイズで有効性が認められています。

• 推論時のエネルギーコスト: Siddharth Samsiらの「From Words to Watts: Benchmarking the Energy Costs of Large Language Model Inference」（2023年）では、主にLLaMAモデルを対象に推論時の計算資源とエネルギー消費をベンチマーク。異なるGPU世代やデータセットで推論に必要なエネルギーコストがかなり大きいことが明らかになり、効率的なハードウェア利用や推論戦略の最適化が実用上不可欠であると示されました。

• 制御可能なLLMと推論効率: Han Liuらの「Bridging the Gap Between Training and Inference of Bayesian Controllable Language Models」（2022年）は、推論時にパラメータを変更せずに事前学習済みモデルへ属性制御を適用する課題を扱っています。トレーニング手法を推論要件に合わせること、外部判別器による推論時の誘導などが、LLMの制御性と効率向上に重要であることが示されています。