Koszt dużych modeli językowych (LLM)

Czym jest koszt dużych modeli językowych?

Duże modele językowe (LLM) to zaawansowane systemy sztucznej inteligencji, zaprojektowane do rozumienia i generowania tekstu na poziomie zbliżonym do ludzkiego. Budowane są w oparciu o głębokie sieci neuronowe liczące miliardy parametrów i trenowane na ogromnych zbiorach danych obejmujących teksty z internetu, książek, artykułów oraz innych źródeł. Przykładami LLM są GPT-3 i GPT-4 od OpenAI, BERT od Google, seria LLaMA od Meta oraz modele Mistral AI.

Koszt LLM odnosi się do zasobów finansowych potrzebnych na rozwój (trening) i wdrożenie (inferencja) tych modeli. Koszty trenowania obejmują wydatki związane z budową i dostrajaniem modelu, natomiast koszty inferencji związane są z bieżącą eksploatacją modelu do przetwarzania danych wejściowych i generowania wyników w aplikacjach czasu rzeczywistego.

Zrozumienie tych kosztów jest kluczowe dla organizacji planujących integrację LLM w swoich produktach lub usługach. Pomaga to w planowaniu budżetu, alokacji zasobów oraz ocenie opłacalności projektów AI.

Koszty trenowania dużych modeli językowych

Czynniki wpływające na koszty trenowania

1. Zasoby obliczeniowe: Trenowanie LLM wymaga ogromnej mocy obliczeniowej, często tysięcy wydajnych GPU lub specjalistycznego sprzętu AI, takiego jak GPU NVIDIA A100 czy H100. Zakup lub wynajem takiego sprzętu to znaczny koszt.
2. Zużycie energii: Wysokie zapotrzebowanie na moc obliczeniową generuje duże zużycie energii elektrycznej. Trenowanie dużych modeli może pochłaniać megawatogodziny energii.
3. Zarządzanie danymi: Zbieranie, przechowywanie oraz przetwarzanie ogromnych zbiorów danych treningowych wiąże się z wydatkami na infrastrukturę do przechowywania i przesyłu danych.
4. Zasoby ludzkie: Do rozwoju i nadzoru procesu trenowania potrzebni są doświadczeni inżynierowie AI, specjaliści ds. danych i naukowcy, co wpływa na koszty pracy.
5. Utrzymanie infrastruktury: Utrzymanie centrów danych lub infrastruktury chmurowej to wydatki na systemy chłodzenia, powierzchnię oraz sprzęt sieciowy.
6. Badania i rozwój: Koszty związane z opracowywaniem algorytmów, eksperymentami i optymalizacją na etapie treningu.

Szacowane koszty trenowania popularnych LLM

• GPT-3 od OpenAI: Szacowany koszt trenowania od 500 000 do 4,6 miliona dolarów, głównie ze względu na użycie wysokowydajnych GPU i energii niezbędnej do obliczeń.
• GPT-4: Szacuje się, że koszt trenowania przekroczył 100 milionów dolarów z uwagi na większy rozmiar i złożoność modelu.
• BloombergGPT: Wydatki związane z treningiem sięgnęły milionów dolarów, głównie przez koszty GPU i intensywność obliczeniową.

Te dane pokazują, że trenowanie najnowocześniejszych LLM od podstaw jest inwestycją możliwą głównie dla dużych organizacji dysponujących znacznymi zasobami.

Jak zarządzać i redukować koszty trenowania

1. Dostrajanie modeli wstępnie wytrenowanych: Zamiast trenować LLM od zera, organizacje mogą dostrajać istniejące modele open source (np. LLaMA 2 lub Mistral 7B) na danych specyficznych dla swojej domeny. Znacznie ogranicza to zapotrzebowanie na moc obliczeniową i koszty.
2. Techniki optymalizacji modeli:
   • Kwantyzacja: Zmniejszanie precyzji wag modelu (np. z 32-bit do 8-bit), co obniża zapotrzebowanie na pamięć i obliczenia.
   • Przycinanie (pruning): Usuwanie zbędnych parametrów modelu w celu uproszczenia modelu bez istotnej utraty wydajności.
   • Destylacja wiedzy: Trenowanie mniejszego modelu do naśladowania większego, zachowując kluczowe cechy przy mniejszym rozmiarze.
3. Efektywne algorytmy treningowe: Wdrażanie algorytmów optymalizujących wykorzystanie sprzętu, takich jak trening z mieszanymi precyzjami czy tzw. gradient checkpointing, by skrócić czas i koszty obliczeń.
4. Chmura i instancje spot: Wykorzystanie usług chmurowych oraz instancji spot pozwala korzystać z nadwyżek mocy obliczeniowej centrów danych po obniżonych cenach.
5. Współpraca i inicjatywy open source: Uczestnictwo w projektach badawczych lub open source pozwala rozłożyć koszty i wysiłek związany z trenowaniem dużych modeli.
6. Strategie przygotowania danych: Czyszczenie i deduplikacja danych treningowych, by unikać niepotrzebnego przetwarzania powtarzających się informacji.

Koszty inferencji dużych modeli językowych

Czynniki wpływające na koszty inferencji

1. Rozmiar i złożoność modelu: Większe modele wymagają więcej zasobów obliczeniowych przy każdym wywołaniu, co zwiększa koszty operacyjne.
2. Wymagania sprzętowe: Produkcyjne wdrożenia LLM nierzadko wymagają wydajnych GPU lub specjalistycznego sprzętu, co podnosi koszty.
3. Infrastruktura wdrożeniowa: Koszty związane z serwerami (lokalnymi lub chmurowymi), siecią i pamięcią masową, niezbędnymi do hostowania i serwowania modelu.
4. Wzorce użycia: Częstotliwość korzystania z modelu, liczba równoczesnych użytkowników i wymagany czas reakcji wpływają na wykorzystanie zasobów i koszty.
5. Potrzeby skalowalności: Skalowanie usługi do obsługi większego popytu wymaga dodatkowych zasobów i wyższych wydatków.
6. Utrzymanie i monitoring: Bieżące koszty administracji systemami, aktualizacji oprogramowania i monitorowania wydajności.

Szacowanie kosztów inferencji

Koszty inferencji mogą się znacznie różnić w zależności od wybranej metody wdrożenia:

• Korzystanie z API chmurowych:
  • Dostawcy tacy jak OpenAI czy Anthropic oferują LLM jako usługę, rozliczając się za przetworzone tokeny.
  • Przykład: GPT-4 od OpenAI kosztuje 0,03 USD za 1 000 tokenów wejściowych i 0,06 USD za 1 000 tokenów wyjściowych.
  • Koszty szybko rosną przy dużej skali użycia.
• Samodzielny hosting modeli w chmurze:
  • Udostępnienie LLM open source w chmurze wymaga wynajęcia instancji z GPU.
  • Przykład: Hosting LLM na instancji AWS ml.p4d.24xlarge to koszt około 38 USD za godzinę (on-demand), co daje ponad 27 000 USD miesięcznie przy pracy 24/7.
• Wdrożenie lokalne (on-premises):
  • Wymaga znacznych inwestycji w sprzęt na początku.
  • Może przynieść oszczędności w dłuższej perspektywie dla organizacji o dużym i stałym zapotrzebowaniu.

Strategie redukcji kosztów inferencji

1. Kompresja i optymalizacja modeli:
   • Kwantyzacja: Wykorzystanie obliczeń o niższej precyzji w celu ograniczenia zapotrzebowania na zasoby.
   • Destylacja: Wdrożenie mniejszych, efektywnych modeli, które zapewniają wystarczającą wydajność.
2. Odpowiedni dobór rozmiaru modelu:
   • Wybór modelu zapewniającego równowagę między wydajnością a kosztami.
   • Dla niektórych zastosowań wystarczające mogą być mniejsze modele, co ogranicza koszty inferencji.
3. Efektywne techniki serwowania:
   • Wdrażanie przetwarzania wsadowego do obsługi wielu zapytań jednocześnie.
   • Wykorzystanie asynchronicznego przetwarzania tam, gdzie nie jest wymagana natychmiastowa odpowiedź.
4. Autoskalowanie infrastruktury:
   • Korzystanie z usług chmurowych, które automatycznie dostosowują zasoby do aktualnego zapotrzebowania.
5. Cache’owanie odpowiedzi:
   • Przechowywanie często zadawanych zapytań i ich wyników, by uniknąć zbędnych obliczeń.
6. Wykorzystanie specjalistycznego sprzętu:
   • Używanie akceleratorów AI lub GPU zoptymalizowanych pod inferencję w celu zwiększenia efektywności.

Badania nad kosztami dużych modeli językowych: trenowanie i inferencja

Koszty związane z trenowaniem i inferencją dużych modeli językowych (LLM) stanowią coraz ważniejszy temat badań ze względu na ogromne zapotrzebowanie na zasoby.

• Trenowanie na poziomie patchy dla LLM: Jednym z podejść do redukcji kosztów trenowania jest opisane w pracy „Patch-Level Training for Large Language Models” autorstwa Chenze Shao i in. (2024). Badanie to wprowadza trenowanie na poziomie patchy, polegające na kompresji wielu tokenów w jeden patch, co skraca sekwencje i redukuje koszty obliczeniowe o połowę bez utraty wydajności. Metoda obejmuje początkowy etap treningu na poziomie patchy, a następnie trening tokenowy dla dostosowania do trybu inferencji, wykazując skuteczność w różnych rozmiarach modeli.

• Koszt energetyczny inferencji: Kolejnym istotnym aspektem jest koszt energetyczny inferencji, analizowany w pracy „From Words to Watts: Benchmarking the Energy Costs of Large Language Model Inference” autorstwa Siddhartha Samsi i in. (2023). Artykuł analizuje zużycie energii i obliczenia podczas inferencji LLM, szczególnie modelu LLaMA. Badanie pokazuje znaczące koszty energetyczne inferencji na różnych generacjach GPU i zbiorach danych, podkreślając potrzebę efektywnego wykorzystania sprzętu i optymalnych strategii inferencyjnych w praktyce.

• Sterowalne LLM i efektywność inferencji: Publikacja „Bridging the Gap Between Training and Inference of Bayesian Controllable Language Models” autorstwa Han Liu i in. (2022) porusza wyzwanie sterowania wytrenowanymi modelami językowymi pod kątem określonych atrybutów na etapie inferencji, bez zmiany ich parametrów. Praca podkreśla znaczenie dostosowania metod treningu do wymagań inferencji w celu zwiększenia sterowalności i efektywności LLM, z wykorzystaniem zewnętrznych dyskryminatorów do prowadzenia modeli podczas inferencji.