LLM Maliyeti

Büyük Dil Modellerinin Maliyeti Nedir?

Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), insan benzeri metinleri anlamak ve üretmek üzere tasarlanmış gelişmiş yapay zeka sistemleridir. Bu modeller, milyarlarca parametreye sahip derin sinir ağları kullanılarak oluşturulur ve internet, kitaplar, makaleler ve diğer kaynaklardan oluşan çok büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir. OpenAI’nin GPT-3 ve GPT-4’ü, Google’ın BERT’i, Meta’nın LLaMA serisi ve Mistral AI’ın modelleri LLM örnekleri arasındadır.

LLM’lerle ilgili maliyet, bu modellerin geliştirilmesi (eğitimi) ve dağıtılması (çıkarımı) için gereken finansal kaynakları ifade eder. Eğitim maliyetleri, modelin inşa edilmesi ve ince ayar yapılması için harcanan giderleri kapsarken; çıkarım maliyetleri, modelin gerçek zamanlı uygulamalarda girdileri işleyip çıktı üretmesi için gereken operasyonel giderleri içerir.

Bu maliyetleri anlamak, LLM’leri ürün veya hizmetlerine entegre etmeyi planlayan kuruluşlar için kritiktir. Bütçeleme, kaynak tahsisi ve yapay zeka projelerinin fizibilitesinin belirlenmesinde yardımcı olur.

Büyük Dil Modellerinin Eğitim Maliyetleri

Eğitim Maliyetlerine Katkıda Bulunan Faktörler

1. Hesaplama Kaynakları: LLM eğitimi, genellikle binlerce yüksek performanslı GPU veya NVIDIA’nın A100 ya da H100 gibi özel yapay zeka donanımını gerektiren önemli derecede hesaplama gücü ister. Bu donanımın satın alınması veya kiralanması önemli bir maliyet unsurudur.
2. Enerji Tüketimi: Yoğun hesaplama talepleri yüksek enerji kullanımına yol açar ve elektrik maliyetlerini artırır. Büyük modellerin eğitimi megawatt-saatlerce enerji tüketebilir.
3. Veri Yönetimi: Eğitim için büyük veri kümelerinin toplanması, depolanması ve işlenmesi; veri depolama altyapısı ve bant genişliğiyle ilgili giderleri doğurur.
4. İnsan Kaynakları: Eğitim sürecini geliştirmek ve yönetmek için nitelikli yapay zeka mühendisleri, veri bilimciler ve araştırmacılar gerekir ve bu da işçilik maliyetlerini artırır.
5. Altyapı Bakımı: Veri merkezlerinin veya bulut altyapısının bakımı; soğutma sistemleri, fiziksel alan ve ağ ekipmanları gibi masrafları içerir.
6. Araştırma ve Geliştirme: Eğitim aşamasında algoritma geliştirme, deneme ve optimizasyon ile ilişkili maliyetlerdir.

Popüler LLM’ler için Tahmini Eğitim Maliyetleri

• OpenAI’nin GPT-3’ü: Yüksek performanslı GPU’ların kullanımı ve hesaplama için gereken enerji nedeniyle eğitim maliyetinin 500.000 ila 4,6 milyon dolar arasında olduğu tahmin edilmiştir.
• GPT-4: Artan model boyutu ve karmaşıklığı göz önüne alındığında eğitiminin 100 milyon doları aştığı bildirilmiştir.
• BloombergGPT: Eğitim masrafları milyonlarca dolara ulaşmıştır; bunun başlıca nedeni GPU maliyetleri ve gerekli hesaplama kapasitesidir.

Bu rakamlar, en güncel LLM’lerin sıfırdan eğitilmesinin yalnızca büyük kaynaklara sahip kuruluşlar için uygun bir yatırım olduğunu göstermektedir.

Eğitim Maliyetlerini Yönetme ve Azaltma Yöntemleri

1. Önceden Eğitilmiş Modellerle İnce Ayar: Bir LLM’i sıfırdan eğitmek yerine, kuruluşlar mevcut açık kaynak modelleri (örneğin LLaMA 2 veya Mistral 7B) alanına özel verilerle ince ayar yapabilir. Bu yaklaşım hesaplama gereksinimlerini ve maliyetleri önemli ölçüde azaltır.
2. Model Optimizasyon Teknikleri:
   • Kuantizasyon: Model ağırlıklarının hassasiyetini (ör. 32 bitten 8 bite) düşürerek bellek ve hesaplama gereksinimlerini azaltmak.
   • Budama: Model performansında ciddi bir kayıp olmadan gereksiz parametreleri kaldırarak modeli sadeleştirmek.
   • Bilgi Damıtma: Daha küçük bir modeli, daha büyük bir modelin temel özelliklerini taklit edecek şekilde eğitmek ve boyutunu azaltmak.
3. Verimli Eğitim Algoritmaları: Karışık hassasiyetli eğitim veya gradyan kontrol noktası gibi donanım kullanımını optimize eden algoritmalar uygulayarak hesaplama süresini ve maliyetleri azaltmak.
4. Bulut Bilişim ve Spot Sunucular: Bulut hizmetlerinden yararlanmak ve spot sunucu fiyatlandırmasını kullanmak, veri merkezi kapasitesinin fazlasını indirimli fiyatlarla kullanarak hesaplama giderlerini düşürebilir.
5. İşbirlikleri ve Topluluk Çabaları: Araştırma işbirliklerine veya açık kaynak projelerine katılarak büyük model eğitiminin maliyeti ve emeği dağıtılabilir.
6. Veri Hazırlama Stratejileri: Eğitim verisinin temizlenmesi ve yinelenenlerin ayıklanması, gereksiz hesaplamaların önüne geçerek ek maliyeti önler.

Büyük Dil Modellerinin Çıkarım Maliyetleri

Çıkarım Maliyetlerini Etkileyen Faktörler

1. Model Boyutu ve Karmaşıklığı: Büyük modeller, her çıkarımda daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir ve operasyonel maliyetleri artırır.
2. Donanım Gereksinimleri: LLM’leri üretimde çalıştırmak genellikle güçlü GPU’lar veya özel donanım gerektirir ve bu da maliyetleri yükseltir.
3. Dağıtım Altyapısı: Modeli barındırmak ve sunmak için gereken sunucular (yerinde veya bulutta), ağ ve depolama ile ilgili giderler.
4. Kullanım Desenleri: Modelin kullanım sıklığı, eşzamanlı kullanıcı sayısı ve gereken yanıt süreleri kaynak kullanımını ve maliyetleri etkiler.
5. Ölçeklenebilirlik İhtiyaçları: Artan talebi karşılamak için hizmetin ölçeklendirilmesi ek kaynaklar ve potansiyel olarak daha yüksek maliyetler gerektirir.
6. Bakım ve İzleme: Sistem yönetimi, yazılım güncellemeleri ve performans izleme için sürekli giderler.

Çıkarım Maliyetlerinin Tahmini

Çıkarım maliyetleri, dağıtım tercihlerine göre büyük ölçüde değişebilir:

• Bulut Tabanlı API’lerin Kullanımı:
  • OpenAI ve Anthropic gibi sağlayıcılar, işlenen token başına ücret alarak LLM hizmeti sunar.
  • Örnek: OpenAI’nin GPT-4’ü 1.000 giriş token’ı için 0,03 dolar, 1.000 çıkış token’ı için ise 0,06 dolar ücretlendirmektedir.
  • Yüksek kullanım hacimlerinde maliyetler hızlıca artabilir.
• Bulutta Kendi Modelinizi Barındırma:
  • Açık kaynak bir LLM’i bulut altyapısında dağıtmak, GPU’lu sunucu kiralamayı gerektirir.
  • Örnek: Bir LLM’i AWS ml.p4d.24xlarge sunucusunda barındırmanın isteğe bağlı saatlik maliyeti yaklaşık 38 dolardır; modeli sürekli çalıştırırsanız aylık 27.000 doların üzerinde bir maliyet oluşabilir.
• Yerinde Dağıtım:
  • Donanım için önemli bir başlangıç yatırımı gerektirir.
  • Yüksek ve sürekli kullanımda uzun vadeli maliyet avantajı sağlayabilir.

Çıkarım Maliyetlerini Azaltma Stratejileri

1. Model Sıkıştırma ve Optimizasyon:
   • Kuantizasyon: Daha düşük hassasiyetli hesaplamalarla kaynak ihtiyacını azaltmak.
   • Damıtma: Kabul edilebilir performans sunan daha küçük ve verimli modelleri dağıtmak.
2. Uygun Model Boyutu Seçimi:
   • Performans ile hesaplama maliyeti arasında denge kuran bir model seçmek.
   • Bazı uygulamalarda daha küçük modeller yeterli olabilir ve çıkarım giderlerini azaltır.
3. Verimli Sunum Teknikleri:
   • Aynı anda birden fazla çıkarım isteğini işleyebilecek toplu işleme uygulamak.
   • Gerçek zamanlı yanıtların kritik olmadığı durumlarda asenkron işlemden yararlanmak.
4. Altyapıyı Otomatik Ölçeklendirme:
   • Bulut hizmetlerinin talebe göre kaynakları otomatik ölçeklendirmesini kullanarak fazla kaynak tahsisinin önüne geçmek.
5. Yanıtları Önbelleğe Alma:
   • Sık yapılan sorguları ve yanıtlarını saklayarak gereksiz hesaplamaları azaltmak.
6. Özel Donanım Kullanımı:
   • Yapay zeka hızlandırıcıları veya çıkarım için optimize edilmiş GPU’lardan yararlanarak verimliliği artırmak.

Büyük Dil Modellerinin Maliyeti Üzerine Araştırmalar: Eğitim ve Çıkarım

Büyük dil modellerinin (LLM’ler) eğitimi ve çıkarımıyla ilişkili maliyet, bu modellerin kaynak yoğun doğası nedeniyle önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir.

• LLM’ler için Yama Düzeyinde Eğitim: Eğitim maliyetlerini azaltmaya yönelik bir yaklaşım, Chenze Shao ve arkadaşlarının “Patch-Level Training for Large Language Models” (2024) başlıklı makalesinde öne çıkarılmıştır. Bu araştırma, birden fazla token’ın tek bir yamada sıkıştırıldığı ve böylece dizi uzunluğunun ve hesaplama maliyetlerinin yarıya indirildiği yama düzeyinde eğitimi tanıtmaktadır. Bu yöntem, çıkarım moduna uyum için token düzeyinde eğitimle takip edilen bir ilk yama düzeyinde eğitim aşaması içerir ve çeşitli model boyutlarında etkililiğini göstermiştir.

• Çıkarımın Enerji Maliyeti: LLM’lerde çıkarımla ilişkili enerji maliyeti, Siddharth Samsi ve arkadaşlarının “From Words to Watts: Benchmarking the Energy Costs of Large Language Model Inference” (2023) adlı çalışmasında incelenmiştir. Bu makale, özellikle LLaMA modeline odaklanarak LLM çıkarımının hesaplama ve enerji kullanımını karşılaştırmalı olarak değerlendirmektedir. Çalışma, farklı GPU nesilleri ve veri kümeleri üzerinde çıkarım için gereken önemli enerji maliyetlerini ortaya koymakta ve pratik uygulamalarda maliyetlerin etkin şekilde yönetilmesi için donanım verimliliği ile optimum çıkarım stratejilerinin gerekliliğini vurgulamaktadır.

• Kontrol Edilebilir LLM’ler ve Çıkarım Verimliliği: Han Liu ve arkadaşlarının “Bridging the Gap Between Training and Inference of Bayesian Controllable Language Models” (2022) başlıklı makalesi, çıkarım sırasında parametreleri değiştirilmeden önceden eğitilmiş dil modellerinin belirli niteliklere göre kontrolü sorununu ele almaktadır. Bu çalışma, eğitim yöntemlerinin çıkarım gereklilikleriyle uyumlu olmasının LLM’lerin kontrol edilebilirliği ve verimliliği açısından önemini vurgulamakta ve çıkarım sırasında önceden eğitilmiş modelleri yönlendirmek için harici diskriminatörlerin kullanılmasını önermektedir.