Náklady na LLM

Čo sú náklady na veľké jazykové modely?

Veľké jazykové modely (LLM) sú pokročilé systémy umelej inteligencie navrhnuté na porozumenie a generovanie textu podobného ľudskej reči. Sú vybudované na hlbokých neurónových sieťach s miliardami parametrov a trénované na obrovských datasetoch obsahujúcich texty z internetu, kníh, článkov a ďalších zdrojov. Príklady LLM zahŕňajú GPT-3 a GPT-4 od OpenAI, BERT od Googlu, sériu LLaMA od Meta a modely spoločnosti Mistral AI.

Náklady spojené s LLM sa vzťahujú na finančné zdroje potrebné na vývoj (trénovanie) a nasadenie (inferenciu) týchto modelov. Náklady na trénovanie zahŕňajú výdavky na vytvorenie a doladenie modelu, zatiaľ čo náklady na inferenciu predstavujú prevádzkové výdavky na spracovanie vstupov a generovanie výstupov v reálnych aplikáciách.

Porozumenie týmto nákladom je kľúčové pre organizácie, ktoré plánujú integrovať LLM do svojich produktov alebo služieb. Pomáha to pri plánovaní rozpočtu, alokácii zdrojov a určovaní realizovateľnosti AI projektov.

Náklady na trénovanie veľkých jazykových modelov

Faktory ovplyvňujúce náklady na trénovanie

1. Výpočtové zdroje: Trénovanie LLM vyžaduje značný výpočtový výkon, často zahŕňajúci tisíce vysokovýkonných GPU alebo špecializovaný AI hardvér ako NVIDIA A100 alebo H100 GPU. Náklady na obstaranie alebo prenájom tohto hardvéru sú vysoké.
2. Spotreba energie: Vysoké výpočtové nároky vedú k veľkej spotrebe energie, čo znamená vyššie náklady na elektrinu. Trénovanie veľkých modelov môže spotrebovať megawatthodiny energie.
3. Správa dát: Zber, ukladanie a spracovanie obrovských datasetov si vyžaduje náklady na dátovú infraštruktúru a šírku pásma.
4. Ľudské zdroje: Na vývoj a riadenie procesu trénovania sú potrební skúsení AI inžinieri, dátoví vedci a výskumníci, čo zvyšuje náklady na pracovnú silu.
5. Údržba infraštruktúry: Údržba dátových centier alebo cloud infraštruktúry zahŕňa výdavky na chladiace systémy, fyzické priestory a sieťové zariadenia.
6. Výskum a vývoj: Náklady súvisiace s vývojom algoritmov, experimentovaním a optimalizáciou počas trénovacej fázy.

Odhadované náklady na trénovanie populárnych LLM

• GPT-3 od OpenAI: Odhadované náklady na trénovanie sa pohybovali od 500 000 do 4,6 milióna dolárov, najmä kvôli použitiu špičkových GPU a energetickým nárokom na výpočty.
• GPT-4: Uvádza sa, že náklady na trénovanie presiahli 100 miliónov dolárov vzhľadom na zvýšenú veľkosť a zložitosť modelu.
• BloombergGPT: Náklady na trénovanie dosiahli milióny dolárov, čo bolo spôsobené najmä nákladmi na GPU a vysokými výpočtovými požiadavkami.

Tieto čísla poukazujú na to, že trénovanie najmodernejších LLM od nuly je investícia, ktorú si môžu dovoliť najmä veľké organizácie s dostatočnými zdrojmi.

Ako riadiť a znižovať náklady na trénovanie

1. Doladenie už natrénovaných modelov: Namiesto trénovania LLM od nuly môžu organizácie doladiť existujúce open-source modely (ako LLaMA 2 alebo Mistral 7B) na doménovo špecifických dátach. Tento prístup výrazne znižuje výpočtové požiadavky a náklady.
2. Techniky optimalizácie modelu:
   • Kvantizácia: Zníženie presnosti váh modelu (napr. z 32-bit na 8-bit), čím klesajú nároky na pamäť a výpočty.
   • Prerezávanie: Odstránenie nepotrebných parametrov modelu pre zjednodušenie bez výraznej straty výkonnosti.
   • Destilácia znalostí: Trénovanie menšieho modelu, ktorý napodobňuje väčší, pričom zachováva podstatné vlastnosti a znižuje veľkosť.
3. Efektívne trénovacie algoritmy: Implementácia algoritmov, ktoré optimalizujú využitie hardvéru, ako je trénovanie v zmiešanej presnosti alebo gradient checkpointing, čím sa skracuje čas a znižujú náklady.
4. Cloud computing a spot inštancie: Využívanie cloudových služieb a cien za spot inštancie môže znížiť výpočtové náklady použitím prebytočnej kapacity dátových centier za znížené ceny.
5. Spolupráca a komunitné projekty: Účasť na výskumných spoluprácach alebo open-source projektoch umožňuje rozloženie nákladov a úsilia spojeného s trénovaním veľkých modelov.
6. Stratégie prípravy dát: Čistenie a deduplikácia trénovacích dát, aby sa zabránilo zbytočnému výpočtu na redundantných informáciách.

Náklady na inferenciu veľkých jazykových modelov

Faktory ovplyvňujúce náklady na inferenciu

1. Veľkosť a zložitosť modelu: Väčšie modely potrebujú viac výpočtových zdrojov na každú inferenciu, čo zvyšuje prevádzkové náklady.
2. Požiadavky na hardvér: Prevádzka LLM v produkcii často vyžaduje výkonné GPU alebo špecializovaný hardvér, čím rastú náklady.
3. Infraštuktúra nasadenia: Výdavky na servery (on-premise alebo cloudové), sieťovanie a úložisko potrebné na hostovanie a servovanie modelu.
4. Vzorce používania: Frekvencia využívania modelu, počet súčasných používateľov a požadované časy odozvy ovplyvňujú spotrebu zdrojov a náklady.
5. Škálovateľnosť: Škálovanie služby na zvládnutie vyššieho dopytu si vyžaduje dodatočné zdroje a potenciálne vyššie výdavky.
6. Údržba a monitoring: Priebežné náklady na správu systému, aktualizácie softvéru a sledovanie výkonnosti.

Odhadovanie nákladov na inferenciu

Náklady na inferenciu sa môžu výrazne líšiť v závislosti od spôsobu nasadenia:

• Používanie cloudových API:
  • Poskytovatelia ako OpenAI a Anthropic ponúkajú LLM formou služby, kde účtujú poplatky za každý spracovaný token.
  • Príklad: OpenAI GPT-4 účtuje 0,03 $ za 1 000 vstupných tokenov a 0,06 $ za 1 000 výstupných tokenov.
  • Pri vysokých objemoch používania sa náklady rýchlo kumulujú.
• Samostatné hostovanie modelov v cloude:
  • Nasadenie open-source LLM v cloudovej infraštruktúre vyžaduje prenájom výpočtových inštancií s GPU.
  • Príklad: Hostovanie LLM na AWS ml.p4d.24xlarge inštancii stojí približne 38 $ za hodinu pri on-demand cene, čo znamená viac ako 27 000 $ mesačne pri nepretržitej prevádzke.
• On-premise nasadenie:
  • Vyžaduje významnú počiatočnú investíciu do hardvéru.
  • Pri vysokom a stabilnom využití môže dlhodobo priniesť úspory.

Stratégie na zníženie nákladov na inferenciu

1. Kompresia a optimalizácia modelu:
   • Kvantizácia: Použitie výpočtov s nižšou presnosťou na zníženie nárokov na zdroje.
   • Destilácia: Nasadenie menších a efektívnych modelov s dostatočným výkonom.
2. Výber vhodnej veľkosti modelu:
   • Voľba modelu, ktorý vyvažuje výkon a výpočtové náklady.
   • Menšie modely môžu v niektorých aplikáciách postačovať a znižovať náklady na inferenciu.
3. Efektívne techniky servovania:
   • Implementácia batch spracovania na simultánne vybavovanie viacerých požiadaviek na inferenciu.
   • Využitie asynchrónneho spracovania tam, kde nie sú potrebné okamžité odpovede.
4. Autoscaling infraštruktúry:
   • Použitie cloudových služieb, ktoré automaticky škálujú zdroje podľa dopytu a predchádzajú nadmernému prideľovaniu kapacity.
5. Cacheovanie odpovedí:
   • Ukladanie často sa opakujúcich dopytov a ich odpovedí na zníženie redundantných výpočtov.
6. Využitie špecializovaného hardvéru:
   • Nasadenie AI akcelerátorov alebo GPU optimalizovaných na inferenciu pre vyššiu efektivitu.

Výskum nákladov na veľké jazykové modely: Trénovanie a inferencia

Náklady spojené s trénovaním a inferenciou veľkých jazykových modelov (LLM) sa stali významnou oblasťou výskumu vzhľadom na ich náročnosť na zdroje.

• Patch-level trénovanie pre LLM: Jeden zo spôsobov znižovania nákladov na trénovanie je opísaný v článku „Patch-Level Training for Large Language Models“ od Chenze Shao a kol. (2024). Tento výskum predstavuje patch-level trénovanie, ktoré zlučuje viacero tokenov do jedného patchu, čím skracuje dĺžku sekvencie a znižuje výpočtové náklady na polovicu bez straty výkonu. Metóda zahŕňa úvodnú fázu trénovania na úrovni patchov a následné trénovanie na úrovni tokenov pre zosúladenie s režimom inferencie, pričom sa ukázala ako účinná pri rôznych veľkostiach modelov.

• Energetické náklady inferencie: Ďalším dôležitým aspektom LLM sú energetické náklady na inferenciu, ktoré skúma článok “From Words to Watts: Benchmarking the Energy Costs of Large Language Model Inference” od Siddhartha Samsiho a kol. (2023). Táto práca porovnáva výpočtové a energetické nároky inferencie LLM, konkrétne modelu LLaMA. Štúdia poukazuje na výrazné energetické náklady pri inferencii na rôznych generáciách GPU a datasetoch a zdôrazňuje potrebu efektívneho využívania hardvéru a optimálnych stratégií inferencie pre efektívne riadenie nákladov v praxi.

• Kontrolovateľné LLM a efektivita inferencie: Článok “Bridging the Gap Between Training and Inference of Bayesian Controllable Language Models” od Han Liu a kol. (2022) sa zaoberá výzvou riadenia predtrénovaných jazykových modelov pre špecifické atribúty počas inferencie bez zmeny ich parametrov. Tento výskum zdôrazňuje dôležitosť zosúladenia trénovacích metód s požiadavkami inferencie s cieľom zvýšiť kontrolovateľnosť a efektivitu LLM, pričom využíva externé diskriminátory na usmerňovanie modelov počas inferencie.