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.

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.