Custo de LLM

Qual é o Custo dos Modelos de Linguagem de Grande Porte?

Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) são sistemas avançados de inteligência artificial projetados para compreender e gerar textos semelhantes aos humanos. Eles são construídos com redes neurais profundas que possuem bilhões de parâmetros e são treinados em vastos conjuntos de dados compostos por textos da internet, livros, artigos e outras fontes. Exemplos de LLMs incluem o GPT-3 e GPT-4 da OpenAI, o BERT do Google, a série LLaMA da Meta e os modelos da Mistral AI.

O custo associado aos LLMs refere-se aos recursos financeiros necessários para desenvolver (treinar) e implantar (inferir) esses modelos. Os custos de treinamento abrangem as despesas de construção e ajuste fino do modelo, enquanto os custos de inferência envolvem os gastos operacionais para rodar o modelo processando entradas e gerando saídas em aplicações em tempo real.

Compreender esses custos é crucial para organizações que planejam integrar LLMs em seus produtos ou serviços. Isso auxilia no orçamento, alocação de recursos e na determinação da viabilidade de projetos de IA.

Custos de Treinamento de Modelos de Linguagem de Grande Porte

Fatores que Contribuem para os Custos de Treinamento

1. Recursos Computacionais: Treinar LLMs requer grande poder computacional, frequentemente envolvendo milhares de GPUs de alto desempenho ou hardware de IA especializado, como as GPUs NVIDIA A100 ou H100. O custo de adquirir ou alugar esse hardware é significativo.
2. Consumo de Energia: As demandas computacionais extensas levam a um alto consumo de energia, resultando em custos elevados de eletricidade. O treinamento de grandes modelos pode consumir megawatts-hora de energia.
3. Gerenciamento de Dados: Coletar, armazenar e processar enormes conjuntos de dados para treinamento envolve custos relacionados à infraestrutura de armazenamento de dados e à largura de banda.
4. Recursos Humanos: Engenheiros de IA qualificados, cientistas de dados e pesquisadores são necessários para desenvolver e gerenciar o processo de treinamento, contribuindo para os custos de mão de obra.
5. Manutenção de Infraestrutura: Manter data centers ou infraestrutura em nuvem inclui despesas com sistemas de refrigeração, espaço físico e equipamentos de rede.
6. Pesquisa e Desenvolvimento: Custos relacionados ao desenvolvimento de algoritmos, experimentação e otimização durante a fase de treinamento.

Custos Estimados de Treinamento para LLMs Populares

• GPT-3 da OpenAI: O custo estimado de treinamento variou de US$ 500.000 a US$ 4,6 milhões, devido principalmente ao uso de GPUs de alto nível e à energia necessária para computação.
• GPT-4: Relata-se que custou mais de US$ 100 milhões para treinar, considerando o aumento do tamanho e da complexidade do modelo.
• BloombergGPT: As despesas de treinamento chegaram a milhões de dólares, atribuídas principalmente ao custo de GPUs e à extensa computação necessária.

Esses números mostram que treinar LLMs de última geração do zero é um investimento viável principalmente para grandes organizações com recursos substanciais.

Como Gerenciar e Reduzir Custos de Treinamento

1. Ajuste Fino de Modelos Pré-Treinados: Em vez de treinar um LLM do zero, as organizações podem ajustar modelos open source existentes (como LLaMA 2 ou Mistral 7B) com dados específicos do domínio. Essa abordagem reduz significativamente os requisitos computacionais e os custos.
2. Técnicas de Otimização de Modelos:
   • Quantização: Reduzir a precisão dos pesos do modelo (por exemplo, de 32 bits para 8 bits) para diminuir a necessidade de memória e computação.
   • Poda: Remover parâmetros desnecessários do modelo para simplificá-lo sem perda substancial de desempenho.
   • Destilação de Conhecimento: Treinar um modelo menor para imitar um maior, capturando características essenciais enquanto reduz o tamanho.
3. Algoritmos de Treinamento Eficientes: Implementar algoritmos que otimizem o uso do hardware, como treinamento de precisão mista ou checkpointing de gradiente, para reduzir o tempo de computação e os custos.
4. Computação em Nuvem e Instâncias Spot: Utilizar serviços em nuvem e aproveitar preços de instâncias spot pode diminuir despesas computacionais, usando capacidade excedente de data centers a preços reduzidos.
5. Colaborações e Esforços Comunitários: Participar de pesquisas colaborativas ou projetos open source pode dividir o custo e o esforço envolvidos no treinamento de grandes modelos.
6. Estratégias de Preparação de Dados: Limpar e deduplicar os dados de treinamento para evitar computação desnecessária em informações redundantes.

Pronto para expandir seu negócio?

Comece seu teste gratuito hoje e veja resultados em dias.

Solicitar demo Entrar

Custos de Inferência de Modelos de Linguagem de Grande Porte

Fatores que Afetam os Custos de Inferência

1. Tamanho e Complexidade do Modelo: Modelos maiores exigem mais recursos computacionais para cada inferência, aumentando os custos operacionais.
2. Requisitos de Hardware: Executar LLMs em produção frequentemente exige GPUs potentes ou hardware especializado, contribuindo para custos maiores.
3. Infraestrutura de Implantação: Despesas relacionadas a servidores (locais ou em nuvem), redes e armazenamento necessários para hospedar e servir o modelo.
4. Padrões de Uso: A frequência de uso do modelo, número de usuários simultâneos e tempos de resposta necessários impactam a utilização de recursos e os custos.
5. Necessidades de Escalabilidade: Escalar o serviço para lidar com maior demanda envolve recursos adicionais e possivelmente despesas mais altas.
6. Manutenção e Monitoramento: Custos contínuos para administração de sistemas, atualizações de software e monitoramento de desempenho.

Estimando Custos de Inferência

Os custos de inferência podem variar amplamente dependendo das escolhas de implantação:

• Uso de APIs Baseadas em Nuvem:
  • Provedores como OpenAI e Anthropic oferecem LLMs como serviço, cobrando por token processado.
  • Exemplo: O GPT-4 da OpenAI cobra US$ 0,03 por 1.000 tokens de entrada e US$ 0,06 por 1.000 tokens de saída.
  • Os custos podem se acumular rapidamente com grandes volumes de uso.
• Hospedagem Própria de Modelos na Nuvem:
  • Implantar um LLM open source em infraestrutura de nuvem exige o aluguel de instâncias de computação com GPUs.
  • Exemplo: Hospedar um LLM em uma instância AWS ml.p4d.24xlarge custa aproximadamente US$ 38 por hora sob demanda, totalizando mais de US$ 27.000 por mês se rodar continuamente.
• Implantação On-Premises:
  • Requer investimento inicial significativo em hardware.
  • Pode oferecer economia a longo prazo para organizações com uso elevado e consistente.

Estratégias para Reduzir Custos de Inferência

1. Compressão e Otimização de Modelos:
   • Quantização: Utilizar cálculos de precisão mais baixa para diminuir requisitos de recursos.
   • Destilação: Implementar modelos menores e eficientes que entreguem desempenho aceitável.
2. Escolha de Tamanhos de Modelo Adequados:
   • Selecionar um modelo que equilibre desempenho e custo computacional.
   • Modelos menores podem ser suficientes para certas aplicações, reduzindo despesas de inferência.
3. Técnicas de Atendimento Eficientes:
   • Implementar processamento em lote para lidar com múltiplos pedidos de inferência simultaneamente.
   • Utilizar processamento assíncrono quando respostas em tempo real não são críticas.
4. Infraestrutura com Autoscaling:
   • Empregar serviços em nuvem que escalam recursos automaticamente conforme a demanda para evitar superdimensionamento.
5. Cache de Respostas:
   • Armazenar consultas frequentes e suas respostas para reduzir computações redundantes.
6. Uso de Hardware Especializado:
   • Aproveitar aceleradores de IA ou GPUs otimizadas para inferência para maior eficiência.

Pesquisas sobre o Custo de Modelos de Linguagem de Grande Porte: Treinamento e Inferência

O custo associado ao treinamento e inferência de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) tornou-se uma área significativa de pesquisa devido à natureza intensiva em recursos desses modelos.

• Treinamento em Nível de Patches para LLMs: Uma abordagem para reduzir custos de treinamento é destacada no artigo “Patch-Level Training for Large Language Models” de Chenze Shao et al. (2024). Esta pesquisa introduz o treinamento em nível de patches, que comprime múltiplos tokens em um único patch, reduzindo assim o comprimento da sequência e os custos computacionais pela metade sem comprometer o desempenho. O método envolve uma fase inicial de treinamento por patches seguida de treinamento por token para alinhar com o modo de inferência, demonstrando eficácia em vários tamanhos de modelo.

• Custo Energético da Inferência: Outro aspecto crítico dos LLMs é o custo energético associado à inferência, como explorado em “From Words to Watts: Benchmarking the Energy Costs of Large Language Model Inference” de Siddharth Samsi et al. (2023). Este artigo avalia o uso computacional e energético da inferência de LLMs, com foco no modelo LLaMA. O estudo revela custos energéticos significativos necessários para a inferência em diferentes gerações de GPUs e conjuntos de dados, enfatizando a necessidade de uso eficiente do hardware e estratégias de inferência otimizadas para gerenciar custos de forma eficaz em aplicações práticas.

• LLMs Controláveis e Eficiência de Inferência: O artigo “Bridging the Gap Between Training and Inference of Bayesian Controllable Language Models” de Han Liu et al. (2022) aborda o desafio de controlar modelos de linguagem pré-treinados para atributos específicos durante a inferência, sem alterar seus parâmetros. Esta pesquisa destaca a importância de alinhar métodos de treinamento com requisitos de inferência para aumentar a controlabilidade e a eficiência dos LLMs, empregando discriminadores externos para orientar modelos pré-treinados durante a inferência.