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Große KI-Modelle sind sehr teuer und nur große Unternehmen und Superreiche können sie erfolgreich einsetzen

Apr 15, 2023 pm 07:34 PM
ai ai大模型

Große KI-Modelle sind sehr teuer und nur große Unternehmen und Superreiche können sie erfolgreich einsetzen

Der ChatGPT-Brand hat zu einer weiteren Welle der KI-Begeisterung geführt. Die Branche glaubt jedoch im Allgemeinen, dass sich nur große Unternehmen und superreiche Unternehmen KI leisten können, wenn sie in die Ära der großen KI eintritt Modelle sind sehr teuer.

Erstens ist es rechenintensiv. Avi Goldfarb, Professor für Marketing an der University of Toronto, sagte: „Wenn Sie ein Unternehmen gründen, selbst ein großes Sprachmodell entwickeln und es selbst berechnen möchten, sind die Kosten zu hoch. OpenAI ist sehr teuer und kostet Milliarden.“ von Dollar.“ Leasingberechnung Natürlich wird es viel günstiger sein, aber Unternehmen müssen immer noch teure Gebühren an AWS und andere Unternehmen zahlen.

Zweitens sind Daten teuer. Trainingsmodelle erfordern riesige Datenmengen, manchmal sind die Daten leicht verfügbar, manchmal nicht. Die Nutzung von Daten wie Common Crawl und LAION ist kostenlos. Bei dieser Art von Daten fallen die Kosten hauptsächlich für die Datenbereinigung und -verarbeitung an. Die Kosten können stark variieren und zwischen einigen Hundert Dollar und Millionen Dollar liegen.

Debarghya Das, Gründungsingenieur der Glean Company, sagte, dass in den Vereinigten Staaten, basierend auf einigen groben mathematischen Berechnungen auf der Grundlage umfangreicher Sprachmodellpapiere, die Schulungskosten (ohne Berücksichtigung von Iterationen oder Fehlern) etwa 4 betragen, wenn Facebook LLaMA verwendet wird Millionen US-Dollar, wenn es sich um Google PaLM handelt, etwa 27 Millionen US-Dollar.

Auch wenn Sie kostenlose Daten nutzen, sind die Kosten nicht gering. Sasha Luccioni, eine Forscherin bei Hugging Face, sagte: „Wenn Sie Terabytes an Daten herunterladen und die Daten filtern oder auf besondere Weise verwenden möchten, beispielsweise mithilfe eines Text-Bild-Modells, werden sich die Forscher auf bestimmte Teilmengen der Daten konzentrieren.“ Nur so wird das Modell besser), der ganze Prozess ist ziemlich knifflig und erfordert viel Rechenleistung und viele Profis.

Auch hier sind die Kosten für die Einstellung von Fachkräften sehr hoch. Debarghya Das hat bei der oben genannten Kostenschätzung die Arbeitskosten nicht berücksichtigt. Sasha Luccioni betonte: „Experten für maschinelles Lernen werden sehr gut bezahlt, weil sie mit Google und anderen Technologiegiganten um Talente konkurrieren, und manchmal kann ein professionelles Talent Millionen von Dollar kosten.“ 190 Millionen Dollar.

Darüber hinaus sind die Kosten für die Schulung von Modellen und die Einstellung von Fachkräften keine einmaligen Kosten, sondern fortlaufende Kosten. Wenn Sie beispielsweise einen Kundenservice-Chatbot entwickeln, müssen Sie ihn jede Woche oder alle paar Wochen optimieren. Das Modell wird außerdem einem Stresstest unterzogen, um sicherzustellen, dass die von ihm generierten Antworten korrekt sind. Wie Sasha Luccioni erklärt: „Die teuersten Kosten entstehen durch die laufende Arbeit, durch die Notwendigkeit, das Modell kontinuierlich zu testen und sicherzustellen, dass die KI das tut, was sie tun soll.

Und schließlich fallen die laufenden Betriebskosten an.“ auch nicht billig. Wenn alles fertig ist und das Modell für die Öffentlichkeit zugänglich ist, werden täglich Tausende von Anfragen eingehen. Zu diesem Zeitpunkt muss sichergestellt werden, dass das Modell skalierbar und äußerst stabil ist. Die Wartungskosten sind ebenfalls hoch und erfordern Fachleute damit umzugehen.

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