大语言模型的成本

LLM AI Cost Optimization Training Costs

大型语言模型的成本是什么?

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。

大型语言模型的训练成本

影响训练成本的因素

  1. 计算资源:训练 LLM 需要大量算力,通常涉及数千块高性能 GPU 或专用 AI 硬件(如 NVIDIA 的 A100 或 H100 GPU)。购置或租赁这些硬件的费用非常高昂。
  2. 能耗:巨大的计算需求导致用电量高,从而增加电费支出。训练大型模型可能消耗数兆瓦时的能源。
  3. 数据管理:为训练收集、存储和处理海量数据集,需要投入数据存储基础设施和带宽的相关费用。
  4. 人力资源:需要有经验的 AI 工程师、数据科学家和研究人员开发和管理训练流程,带来人工成本。
  5. 基础设施维护:维护数据中心或云基础设施,包括冷却系统、物理空间和网络设备等开支。
  6. 研发投入:包括算法开发、实验和优化等训练阶段的相关成本。

主流 LLM 的训练费用估算

  • OpenAI GPT-3:训练成本估计在 50 万至 460 万美元,主要由于高端 GPU 的使用和所需的电力消耗。
  • GPT-4:据报道训练成本超过 1 亿美元,原因是模型规模和复杂性显著提升。
  • BloombergGPT:训练开销达数百万美元,主要归因于 GPU 成本和大量计算需求。

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。

如何管理和降低训练成本

  1. 微调预训练模型:组织可在领域专用数据上微调现有开源模型(如 LLaMA 2 或 Mistral 7B),而非从头训练 LLM,大大降低计算需求和成本。
  2. 模型优化技术
    • 量化:降低模型权重的精度(如从 32 位降为 8 位),从而减少内存和计算需求。
    • 剪枝:剔除不必要的模型参数,使模型更精简,同时性能损失较小。
    • 知识蒸馏:训练较小模型模拟大型模型,保留核心特征的同时降低模型规模。
  3. 高效训练算法:采用优化硬件利用率的算法,如混合精度训练或梯度检查点,减少计算时间和成本。
  4. 云计算与抢占式实例:利用云服务,并通过抢占式实例价格,使用数据中心的剩余算力以降低计算费用。
  5. 协作与社区力量:参与研究协作或开源项目,分摊大模型训练的成本与工作量。
  6. 数据准备策略:清洗和去重训练数据,避免对冗余信息进行不必要的计算。

大型语言模型的推理成本

影响推理成本的因素

  1. 模型规模与复杂度:更大的模型每次推理所需的计算资源更多,运营成本也更高。
  2. 硬件需求:生产环境下运行 LLM 通常需要强大的 GPU 或专用硬件,增加成本。
  3. 部署基础设施:部署和服务模型所需的服务器(本地或云端)、网络和存储等相关费用。
  4. 使用模式:模型的使用频率、并发用户数量以及响应时效性要求都会影响资源消耗和成本。
  5. 可扩展性需求:为应对更高负载而扩展服务,会带来额外资源和费用。
  6. 维护与监控:系统管理、软件升级和性能监控等持续运营的相关成本。

推理成本的估算

推理成本因部署方式不同而差异较大:

  • 使用云端 API
    • OpenAI、Anthropic 等提供 LLM 即服务,按处理的 token 数量计费。
    • 示例:OpenAI GPT-4 每 1,000 个输入 token 收费 0.03 美元,每 1,000 个输出 token 收费 0.06 美元。
    • 在高使用量场景下,成本会迅速累积。
  • 在云端自托管模型
    • 在云基础设施上部署开源 LLM 需租用带有 GPU 的计算实例。
    • 示例:在 AWS ml.p4d.24xlarge 实例上托管 LLM,按需价格约为每小时 38 美元,若持续运行每月超过 27,000 美元。
  • 本地部署
    • 需要大量前期硬件投入。
    • 对于高频、持续使用的组织,长期来看可能节省成本。

降低推理成本的策略

  1. 模型压缩与优化
    • 量化:采用低精度计算以减少资源消耗。
    • 蒸馏:部署体积更小、效率更高但性能可接受的模型。
  2. 选择合适的模型规模
    • 在性能和计算成本之间权衡选择合适的模型。
    • 某些应用场景下小模型即可满足需求,从而降低推理开销。
  3. 高效服务技术
    • 批量处理多个推理请求,提高资源利用率。
    • 在无需实时响应的场景下采用异步处理。
  4. 基础设施自动扩缩容
    • 利用云服务的自动扩缩容功能,按需分配资源,避免资源浪费。
  5. 响应缓存
    • 对高频查询及其结果进行缓存,减少重复计算。
  6. 使用专用硬件
    • 利用 AI 加速器或推理优化 GPU 提升效率。

大型语言模型训练与推理成本的研究进展

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。

常见问题

哪些因素会影响大型语言模型的训练成本?

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。

训练像 GPT-3 或 GPT-4 这样的模型需要多少钱?

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。

LLM 推理的主要开销有哪些?

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。

组织如何降低 LLM 的训练和推理成本?

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。

使用云 API 还是自托管 LLM 更具成本效益?

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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