Costul LLM

Care este costul modelelor lingvistice mari?

Modelele lingvistice mari (LLMs) sunt sisteme avansate de inteligență artificială concepute pentru a înțelege și genera text asemănător cu cel uman. Acestea sunt construite folosind rețele neuronale profunde cu miliarde de parametri și sunt antrenate pe seturi vaste de date ce cuprind texte din internet, cărți, articole și alte surse. Exemple de LLM includ GPT-3 și GPT-4 de la OpenAI, BERT de la Google, seria LLaMA de la Meta și modelele Mistral AI.

Costul asociat cu LLM-urile se referă la resursele financiare necesare pentru dezvoltarea (antrenarea) și implementarea (inferarea) acestor modele. Costurile de antrenare includ cheltuielile pentru construirea și ajustarea fină a modelului, în timp ce costurile de inferență implică cheltuielile operaționale pentru rularea modelului în scopul procesării intrărilor și generării ieșirilor în aplicații în timp real.

Înțelegerea acestor costuri este esențială pentru organizațiile care intenționează să integreze LLM-uri în produsele sau serviciile lor. Aceasta ajută la bugetare, alocarea resurselor și determinarea fezabilității proiectelor AI.

Costurile de antrenare ale modelelor lingvistice mari

Factori care contribuie la costurile de antrenare

1. Resurse de calcul: Antrenarea LLM-urilor necesită putere de calcul semnificativă, implicând adesea mii de GPU-uri performante sau hardware AI specializat precum GPU-urile NVIDIA A100 sau H100. Costul achiziționării sau închirierii acestui hardware este substanțial.
2. Consum energetic: Cerințele mari de calcul duc la un consum ridicat de energie, ceea ce înseamnă costuri sporite cu electricitatea. Antrenarea modelelor mari poate consuma megawatt-oră de energie.
3. Gestionarea datelor: Colectarea, stocarea și procesarea unor seturi masive de date pentru antrenare implică costuri legate de infrastructura de stocare a datelor și de lățimea de bandă.
4. Resurse umane: Sunt necesari ingineri AI calificați, data scientists și cercetători pentru dezvoltarea și gestionarea procesului de antrenare, ceea ce contribuie la costurile de personal.
5. Mentenanța infrastructurii: Menținerea centrelor de date sau a infrastructurii cloud include cheltuieli pentru sisteme de răcire, spațiu fizic și echipamente de rețea.
6. Cercetare și dezvoltare: Costuri legate de dezvoltarea algoritmilor, experimentare și optimizare în faza de antrenare.

Estimări ale costurilor de antrenare pentru LLM-uri populare

• GPT-3 de la OpenAI: Costul estimat de antrenare a variat între 500.000 și 4,6 milioane USD, în principal din cauza folosirii GPU-urilor de top și a energiei necesare pentru calcul.
• GPT-4: Se raportează că a costat peste 100 de milioane USD pentru antrenare, având în vedere dimensiunea și complexitatea crescută a modelului.
• BloombergGPT: Cheltuielile de antrenare au atins milioane de dolari, în special din cauza costurilor cu GPU-urile și a calculelor extinse necesare.

Aceste cifre evidențiază faptul că antrenarea LLM-urilor de ultimă generație de la zero este o investiție fezabilă în principal pentru organizațiile mari cu resurse substanțiale.

Cum să gestionezi și să reduci costurile de antrenare

1. Ajustarea fină a modelelor pre-antrenate: În loc să antreneze un LLM de la zero, organizațiile pot ajusta fin modele open-source existente (cum ar fi LLaMA 2 sau Mistral 7B) pe date specifice domeniului. Această abordare reduce semnificativ cerințele de calcul și costurile.
2. Tehnici de optimizare a modelului:
   • Cuantizare: Reducerea preciziei greutăților modelului (de ex., de la 32-bit la 8-bit) pentru a diminua cerințele de memorie și calcul.
   • Tăiere (Pruning): Eliminarea parametrilor inutili ai modelului pentru a-l simplifica fără pierderi substanțiale de performanță.
   • Distilarea cunoștințelor: Antrenarea unui model mai mic să imite unul mai mare, captând caracteristicile esențiale și reducând dimensiunea.
3. Algoritmi de antrenare eficienți: Implementarea unor algoritmi care optimizează utilizarea hardware-ului, precum antrenarea cu precizie mixtă sau gradient checkpointing, pentru a reduce timpul și costurile de calcul.
4. Cloud computing și instanțe spot: Utilizarea serviciilor cloud și a tarifării pentru instanțe spot poate reduce cheltuielile de calcul prin folosirea capacității excedentare a centrelor de date la prețuri reduse.
5. Colaborări și eforturi comunitare: Participarea la colaborări de cercetare sau proiecte open-source poate distribui costurile și efortul implicat în antrenarea modelelor mari.
6. Strategii de pregătire a datelor: Curățarea și deduplicarea datelor de antrenare pentru a evita calculele inutile pe informații redundante.

Costurile de inferență ale modelelor lingvistice mari

Factori care influențează costurile de inferență

1. Dimensiunea și complexitatea modelului: Modelele mai mari necesită mai multe resurse de calcul pentru fiecare inferență, crescând costurile operaționale.
2. Cerințe hardware: Rularea LLM-urilor în producție presupune adesea GPU-uri puternice sau hardware specializat, ceea ce duce la costuri mai mari.
3. Infrastructura de implementare: Cheltuieli legate de servere (on-premises sau cloud), rețea și stocare necesare pentru a găzdui și servi modelul.
4. Tipare de utilizare: Frecvența utilizării modelului, numărul de utilizatori simultani și timpii de răspuns solicitați influențează utilizarea resurselor și costurile.
5. Nevoi de scalabilitate: Scalarea serviciului pentru a gestiona cererea crescută implică resurse suplimentare și cheltuieli potențial mai mari.
6. Mentenanță și monitorizare: Costuri continue pentru administrarea sistemului, actualizări software și monitorizarea performanței.

Estimarea costurilor de inferență

Costurile de inferență pot varia semnificativ în funcție de alegerile de implementare:

• Folosirea API-urilor bazate pe cloud:
  • Furnizori precum OpenAI și Anthropic oferă LLM-uri ca serviciu, taxând pe token procesat.
  • Exemplu: GPT-4 de la OpenAI percepe 0,03 USD per 1.000 tokenuri de intrare și 0,06 USD per 1.000 tokenuri de ieșire.
  • Costurile pot crește rapid la volume mari de utilizare.
• Găzduirea modelelor open-source în cloud:
  • Implementarea unui LLM open-source pe infrastructură cloud necesită închirierea de instanțe de calcul cu GPU-uri.
  • Exemplu: Găzduirea unui LLM pe o instanță AWS ml.p4d.24xlarge costă aproximativ 38 USD/oră la cerere, adică peste 27.000 USD/lună dacă rulează continuu.
• Implementare on-premises:
  • Necesită o investiție inițială semnificativă în hardware.
  • Poate oferi economii pe termen lung pentru organizațiile cu utilizare ridicată și constantă.

Strategii de reducere a costurilor de inferență

1. Compresia și optimizarea modelului:
   • Cuantizare: Folosirea calculelor cu precizie redusă pentru a diminua cerințele de resurse.
   • Distilare: Implementarea unor modele mai mici și eficiente, care oferă performanțe acceptabile.
2. Alegerea dimensiunii potrivite a modelului:
   • Selectarea unui model care echilibrează performanța cu costul de calcul.
   • Modelele mai mici pot fi suficiente pentru anumite aplicații, reducând cheltuielile de inferență.
3. Tehnici eficiente de servire:
   • Implementarea procesării în loturi pentru a gestiona simultan mai multe cereri de inferență.
   • Utilizarea procesării asincrone acolo unde răspunsurile în timp real nu sunt critice.
4. Autoscalarea infrastructurii:
   • Utilizarea serviciilor cloud care scalează automat resursele în funcție de cerere pentru a evita supradimensionarea.
5. Cache pentru răspunsuri:
   • Stocarea interogărilor frecvente și a răspunsurilor acestora pentru a reduce calculele redundante.
6. Folosirea hardware-ului specializat:
   • Utilizarea acceleratoarelor AI sau a GPU-urilor optimizate pentru inferență pentru a crește eficiența.

Cercetări privind costul modelelor lingvistice mari: antrenare și inferență

Costul asociat cu antrenarea și inferența modelelor lingvistice mari (LLMs) a devenit o zonă importantă de cercetare datorită naturii intensive în resurse a acestor modele.

• Antrenare la nivel de patch pentru LLM-uri: O abordare pentru reducerea costurilor de antrenare este prezentată în articolul „Patch-Level Training for Large Language Models” de Chenze Shao și colab. (2024). Această cercetare introduce antrenarea la nivel de patch, care comprimă mai mulți tokeni într-un singur patch, reducând astfel lungimea secvenței și costurile de calcul la jumătate fără a compromite performanța. Metoda implică o fază inițială de antrenare la nivel de patch urmată de antrenare la nivel de token pentru alinierea cu modul de inferență, demonstrând eficiență la diferite dimensiuni de model.

• Costul energetic al inferenței: Un alt aspect important al LLM-urilor este costul energetic asociat inferenței, analizat în „From Words to Watts: Benchmarking the Energy Costs of Large Language Model Inference” de Siddharth Samsi și colab. (2023). Acest articol evaluează utilizarea de calcul și energie în inferența LLM, concentrându-se pe modelul LLaMA. Studiul scoate în evidență costurile energetice semnificative necesare pentru inferență pe diferite generații de GPU-uri și seturi de date, subliniind necesitatea utilizării eficiente a hardware-ului și a strategiilor optime de inferență pentru gestionarea eficientă a costurilor în aplicații practice.

• LLM-uri controlabile și eficiența inferenței: Articolul „Bridging the Gap Between Training and Inference of Bayesian Controllable Language Models” de Han Liu și colab. (2022) abordează provocarea controlării modelelor lingvistice pre-antrenate pentru a obține atribute specifice în inferență, fără a modifica parametrii acestora. Cercetarea subliniază importanța alinierii metodelor de antrenare cu cerințele de inferență pentru a îmbunătăți controlabilitatea și eficiența LLM-urilor, utilizând discriminatori externi pentru a ghida modelele pre-antrenate în timpul inferenței.