近年來(lái)，訓(xùn)練前沿人工智能模型的成本急劇增長(zhǎng)，但關(guān)于這些費(fèi)用的規(guī)模和增長(zhǎng)的公開(kāi)數(shù)據(jù)有限。
分析顯示，自2016年以來(lái)，前沿模型最終訓(xùn)練運(yùn)行的攤銷(xiāo)硬件和能源成本以每年2.4倍的速度快速增長(zhǎng)。Epoch AI還估算了開(kāi)發(fā)關(guān)鍵前沿模型的成本分解，包括研發(fā)人員成本和實(shí)驗(yàn)計(jì)算成本。大部分開(kāi)發(fā)成本是硬件成本，占47-67%，研發(fā)人員成本占29-49%，其余2-6%用于能源消耗。
如果培訓(xùn)成本持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)持續(xù)下去，到2027年，最大規(guī)模的培訓(xùn)將花費(fèi)超過(guò)10億美元。
關(guān)鍵結(jié)果
Epoch AI的主要方法是基于硬件折舊和模型訓(xùn)練期間的能源消耗來(lái)計(jì)算訓(xùn)練成本。硬件成本包括AI加速芯片、服務(wù)器、互聯(lián)硬件。Epoch AI使用來(lái)自開(kāi)發(fā)人員或可信的第三方報(bào)告的信息來(lái)識(shí)別或估計(jì)給定模型的硬件類(lèi)型和數(shù)量以及訓(xùn)練運(yùn)行時(shí)間。Epoch AI還估計(jì)了在每個(gè)模型的最后訓(xùn)練運(yùn)行期間硬件的能量消耗。
使用該方法，Epoch AI估計(jì)了45個(gè)前沿模型的訓(xùn)練成本，發(fā)現(xiàn)總體增長(zhǎng)率為每年2.4倍。
作為一種替代方法，Epoch AI還計(jì)算了使用租用硬件在云中訓(xùn)練這些模型的成本。這種方法計(jì)算起來(lái)非常簡(jiǎn)單，因?yàn)樵朴?jì)算提供商對(duì)每芯片小時(shí)收取統(tǒng)一的費(fèi)用，能源和互連成本也計(jì)入了價(jià)格。
使用這種方法，Epoch AI發(fā)現(xiàn)每年的增長(zhǎng)率非常相似，為2.6倍，但由此產(chǎn)生的成本估計(jì)平均約為硬件和能源平攤方法估計(jì)的兩倍。
影響
人工智能培訓(xùn)成本的快速增長(zhǎng)帶來(lái)了重大挑戰(zhàn)。只有少數(shù)大型組織能夠跟上這些費(fèi)用，這可能會(huì)限制創(chuàng)新，并將影響力集中在前沿人工智能開(kāi)發(fā)上。
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