
大型语言模型(LLM)
大型语言模型(LLM)是一种通过海量文本数据训练的人工智能,能够理解、生成和处理人类语言。LLM 利用深度学习和 Transformer 神经网络,驱动文本生成、摘要、翻译等多种任务,广泛应用于各行各业。...
大型语言模型(LLM)是一类先进的人工智能系统,旨在理解和生成类人文本。它们基于拥有数十亿参数的深度神经网络,并在包含互联网、书籍、文章等海量文本数据集上进行训练。常见 LLM 包括 OpenAI 的 GPT-3 和 GPT-4、谷歌的 BERT、Meta 的 LLaMA 系列以及 Mistral AI 的模型。
LLM 的成本,指的是开发(训练)和部署(推理)这些模型所需的资金。训练成本包括搭建和微调模型的各项开支,而推理成本则指在实时应用中运行模型以处理输入和生成输出的运营费用。
理解这些成本,对于计划将 LLM 集成到产品或服务中的组织至关重要。这有助于预算编制、资源分配以及评估 AI 项目的可行性。
这些数据表明,从零开始训练最先进的 LLM,往往只有资源雄厚的大型机构才有能力承担。
推理成本因部署方式不同而差异较大:
由于大型语言模型(LLM)资源消耗巨大,其训练与推理成本已成为重要的研究方向。
LLM 的 Patch-Level 训练:在 《大型语言模型的 Patch-Level 训练》(Chenze Shao 等,2024)一文中,提出了 Patch-Level 训练方法,通过将多个 token 压缩为一个 patch,减少序列长度和计算成本至原来的一半且性能不受影响。该方法先进行 patch 级别训练,再通过 token 级别训练对齐推理模式,适用于多种模型规模。
推理的能耗成本:在《从文字到瓦特:大型语言模型推理的能耗基准》(Siddharth Samsi 等,2023)中,作者对 LLM 推理的计算与能耗进行了基准测试,重点分析了 LLaMA 模型。研究发现,不同 GPU 代际和数据集下,推理能耗显著,强调高效硬件利用与推理策略优化对实际成本管理的重要性。
可控 LLM 与推理效率:Han Liu 等(2022)在《弥合贝叶斯可控语言模型训练与推理的差距》中,讨论了无需更改参数即可在推理阶段控制预训练语言模型属性的挑战。该研究强调训练方法与推理需求对齐的重要性,利用外部判别器在推理时引导预训练模型,以提升可控性和推理效率。
LLM 训练涉及与计算资源(GPU/AI 硬件)、能耗、数据管理、人力资源、基础设施维护以及研发相关的重大开支。
训练 GPT-3 的成本估计在 50 万至 460 万美元之间,而由于模型的复杂性和规模增加,GPT-4 的成本据称超过 1 亿美元。
推理成本来源于模型规模、硬件要求、部署基础设施、使用模式、可扩展性需求以及持续维护等因素。
通过微调预训练模型、应用模型优化技术(量化、剪枝、蒸馏)、使用高效训练算法、利用云端抢占式实例以及优化推理服务策略等方式,可以降低成本。
云 API 按使用量计费,但在高负载情况下可能变得昂贵。自托管需要前期硬件投资,但对于持续高频使用场景,长期来看可能更具成本优势。
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