Chi phí của LLM

Chi phí của Mô hình Ngôn ngữ Lớn là gì?

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) là các hệ thống trí tuệ nhân tạo tiên tiến được thiết kế để hiểu và sinh ra văn bản giống như con người. Chúng được xây dựng dựa trên mạng nơ-ron sâu với hàng tỷ tham số và được huấn luyện trên các bộ dữ liệu khổng lồ gồm văn bản từ internet, sách, bài báo và nhiều nguồn khác. Ví dụ về LLM bao gồm GPT-3 và GPT-4 của OpenAI, BERT của Google, dòng LLaMA của Meta, và các mô hình của Mistral AI.

Chi phí liên quan đến LLM là các nguồn lực tài chính cần thiết để phát triển (huấn luyện) và triển khai (suy luận) các mô hình này. Chi phí huấn luyện bao gồm các khoản chi để xây dựng và tinh chỉnh mô hình, trong khi chi phí suy luận là chi phí vận hành khi chạy mô hình để xử lý đầu vào và sinh đầu ra trong các ứng dụng thời gian thực.

Việc hiểu rõ các chi phí này rất quan trọng đối với các tổ chức có kế hoạch tích hợp LLM vào sản phẩm hoặc dịch vụ của mình. Nó giúp lập ngân sách, phân bổ nguồn lực và xác định tính khả thi của dự án AI.

Chi phí Huấn luyện Mô hình Ngôn ngữ Lớn

Những yếu tố ảnh hưởng đến chi phí huấn luyện

1. Tài nguyên tính toán: Huấn luyện LLM đòi hỏi sức mạnh tính toán rất lớn, thường phải sử dụng hàng nghìn GPU hiệu năng cao hoặc phần cứng AI chuyên dụng như GPU NVIDIA A100 hoặc H100. Chi phí mua hoặc thuê phần cứng này rất lớn.
2. Tiêu thụ năng lượng: Nhu cầu tính toán lớn dẫn đến tiêu thụ điện năng cao, làm tăng chi phí vận hành. Huấn luyện các mô hình lớn có thể tiêu thụ hàng megawatt-giờ điện.
3. Quản lý dữ liệu: Việc thu thập, lưu trữ và xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ để huấn luyện phát sinh chi phí cho hạ tầng lưu trữ dữ liệu và băng thông.
4. Nguồn lực con người: Các kỹ sư AI, nhà khoa học dữ liệu và nhà nghiên cứu có trình độ cao cần thiết để phát triển và quản lý quá trình huấn luyện, làm tăng chi phí nhân sự.
5. Bảo trì hạ tầng: Duy trì trung tâm dữ liệu hoặc hạ tầng đám mây bao gồm chi phí cho hệ thống làm mát, không gian vật lý và thiết bị mạng.
6. Nghiên cứu và phát triển: Chi phí cho việc phát triển thuật toán, thử nghiệm và tối ưu hóa trong giai đoạn huấn luyện.

Ước tính chi phí huấn luyện các LLM phổ biến

• GPT-3 của OpenAI: Chi phí huấn luyện ước tính từ 500.000 đến 4,6 triệu USD, chủ yếu do sử dụng GPU cao cấp và năng lượng cho tính toán.
• GPT-4: Được cho là tốn hơn 100 triệu USD để huấn luyện, xét đến quy mô và độ phức tạp tăng lên.
• BloombergGPT: Chi phí huấn luyện lên đến hàng triệu đô la, phần lớn do giá GPU và khối lượng tính toán lớn.

Các con số này cho thấy việc huấn luyện LLM hiện đại từ đầu chỉ khả thi với các tổ chức lớn có tiềm lực tài chính mạnh.

Làm thế nào để quản lý và giảm chi phí huấn luyện

1. Tinh chỉnh mô hình có sẵn: Thay vì huấn luyện LLM từ đầu, các tổ chức có thể tinh chỉnh các mô hình mã nguồn mở (như LLaMA 2 hoặc Mistral 7B) trên dữ liệu chuyên ngành. Cách này giúp giảm đáng kể nhu cầu tính toán và chi phí.
2. Kỹ thuật tối ưu hóa mô hình:
   • Lượng tử hóa: Giảm độ chính xác của trọng số mô hình (ví dụ từ 32-bit xuống 8-bit) để giảm yêu cầu bộ nhớ và tính toán.
   • Cắt tỉa: Loại bỏ các tham số không cần thiết để làm gọn mô hình mà không ảnh hưởng nhiều đến hiệu năng.
   • Chưng cất tri thức: Huấn luyện mô hình nhỏ để mô phỏng mô hình lớn, giữ lại các đặc trưng quan trọng nhưng giảm kích thước.
3. Thuật toán huấn luyện hiệu quả: Áp dụng các thuật toán tối ưu hóa việc sử dụng phần cứng, như huấn luyện hỗn hợp độ chính xác (mixed-precision) hoặc checkpointing gradient, để giảm thời gian và chi phí.
4. Điện toán đám mây và phiên bản spot: Tận dụng dịch vụ đám mây và mua tài nguyên spot để giảm chi phí tính toán nhờ sử dụng năng lực dư thừa của trung tâm dữ liệu với giá thấp hơn.
5. Hợp tác và cộng đồng: Tham gia các dự án nghiên cứu hoặc mã nguồn mở để chia sẻ chi phí và công sức trong quá trình huấn luyện mô hình lớn.
6. Chiến lược chuẩn bị dữ liệu: Làm sạch và loại trùng dữ liệu huấn luyện để tránh tính toán lặp lại không cần thiết.

Chi phí Suy luận của Mô hình Ngôn ngữ Lớn

Những yếu tố ảnh hưởng đến chi phí suy luận

1. Kích thước và độ phức tạp mô hình: Mô hình càng lớn càng cần nhiều tài nguyên tính toán cho mỗi lần suy luận, làm tăng chi phí vận hành.
2. Yêu cầu phần cứng: Chạy LLM trong môi trường sản xuất thường cần GPU mạnh hoặc phần cứng chuyên dụng, làm tăng chi phí.
3. Hạ tầng triển khai: Chi phí cho máy chủ (tại chỗ hoặc đám mây), mạng và lưu trữ để lưu trữ và phục vụ mô hình.
4. Mô hình sử dụng: Tần suất sử dụng mô hình, số lượng người dùng đồng thời và yêu cầu thời gian phản hồi ảnh hưởng tới mức sử dụng tài nguyên và chi phí.
5. Nhu cầu mở rộng quy mô: Phải tăng thêm tài nguyên nếu muốn mở rộng dịch vụ để phục vụ nhu cầu lớn hơn, kéo theo chi phí cao hơn.
6. Bảo trì và giám sát: Chi phí liên tục cho quản trị hệ thống, cập nhật phần mềm và giám sát hiệu năng.

Ước tính chi phí suy luận

Chi phí suy luận có thể thay đổi đáng kể tùy vào lựa chọn triển khai:

• Dùng API đám mây:
  • Các nhà cung cấp như OpenAI và Anthropic cung cấp dịch vụ LLM, tính phí theo số token xử lý.
  • Ví dụ: GPT-4 của OpenAI tính 0,03 USD cho 1.000 token đầu vào và 0,06 USD cho 1.000 token đầu ra.
  • Chi phí có thể tăng nhanh với khối lượng sử dụng lớn.
• Tự triển khai mô hình trên đám mây:
  • Triển khai LLM mã nguồn mở trên hạ tầng đám mây cần thuê máy chủ có GPU.
  • Ví dụ: Triển khai LLM trên AWS ml.p4d.24xlarge tốn khoảng 38 USD/giờ on-demand, tương đương hơn 27.000 USD/tháng nếu chạy liên tục.
• Triển khai tại chỗ (on-premises):
  • Cần đầu tư phần cứng ban đầu lớn.
  • Có thể giúp tiết kiệm về lâu dài nếu tổ chức có nhu cầu sử dụng ổn định và cao.

Chiến lược giảm chi phí suy luận

1. Nén và tối ưu hóa mô hình:
   • Lượng tử hóa: Sử dụng phép tính độ chính xác thấp hơn để giảm nhu cầu tài nguyên.
   • Chưng cất: Triển khai mô hình nhỏ, hiệu quả mà vẫn đáp ứng yêu cầu hiệu năng.
2. Chọn kích thước mô hình phù hợp:
   • Chọn mô hình cân đối giữa hiệu năng và chi phí tính toán.
   • Một số ứng dụng chỉ cần mô hình nhỏ, từ đó giảm chi phí suy luận.
3. Kỹ thuật phục vụ hiệu quả:
   • Xử lý theo lô (batch) để trả lời nhiều yêu cầu suy luận cùng lúc.
   • Xử lý bất đồng bộ nếu không cần phản hồi thời gian thực.
4. Hạ tầng tự động mở rộng (autoscaling):
   • Sử dụng dịch vụ đám mây tự động mở rộng tài nguyên theo nhu cầu, tránh dư thừa.
5. Lưu cache câu trả lời:
   • Lưu lại các truy vấn và phản hồi thường gặp để giảm tính toán lặp lại.
6. Dùng phần cứng chuyên dụng:
   • Tận dụng các bộ tăng tốc AI hoặc GPU tối ưu cho suy luận để nâng cao hiệu quả.

Nghiên cứu về Chi phí Mô hình Ngôn ngữ Lớn: Huấn luyện và Suy luận

Chi phí huấn luyện và suy luận của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã trở thành chủ đề nghiên cứu quan trọng do tính chất tiêu tốn tài nguyên của chúng.

• Huấn luyện cấp độ patch cho LLM: Một giải pháp giảm chi phí huấn luyện được trình bày trong bài báo “Patch-Level Training for Large Language Models” của Chenze Shao và cộng sự (2024). Nghiên cứu này giới thiệu phương pháp huấn luyện patch-level, nén nhiều token thành một patch, giảm chiều dài chuỗi và chi phí tính toán một nửa mà không giảm hiệu năng. Phương pháp gồm giai đoạn huấn luyện patch-level trước, sau đó là huấn luyện token-level để đồng bộ với chế độ suy luận, và đã chứng minh hiệu quả trên nhiều kích thước mô hình khác nhau.

• Chi phí năng lượng cho suy luận: Một khía cạnh quan trọng khác là chi phí năng lượng cho suy luận LLM, được đề cập trong “From Words to Watts: Benchmarking the Energy Costs of Large Language Model Inference” của Siddharth Samsi và cộng sự (2023). Bài báo này đánh giá mức sử dụng tính toán và năng lượng khi suy luận với LLM, đặc biệt là mô hình LLaMA. Kết quả cho thấy chi phí năng lượng đáng kể cho suy luận trên các thế hệ GPU và bộ dữ liệu khác nhau, nhấn mạnh nhu cầu sử dụng phần cứng hiệu quả và chiến lược suy luận tối ưu để kiểm soát chi phí trong thực tế.

• LLM có thể kiểm soát và hiệu quả suy luận: Bài báo “Bridging the Gap Between Training and Inference of Bayesian Controllable Language Models” của Han Liu và cộng sự (2022) đề cập đến thách thức kiểm soát các mô hình ngôn ngữ đã huấn luyện sẵn theo thuộc tính mong muốn trong quá trình suy luận mà không thay đổi tham số. Nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đồng bộ phương pháp huấn luyện với yêu cầu suy luận nhằm nâng cao khả năng kiểm soát và hiệu quả cho LLM, sử dụng bộ phân biệt bên ngoài để hướng dẫn mô hình trong giai đoạn suy luận.