ככל שהבינה המלאכותית ממשיכה להתפתח במהירות ולהשתלב בתעשיות שונות, עסקים ניצבים בפני אתגר מכריע: למקסם את הערך שמקורו בטכנולוגיות עוצמתיות אלו. היבט מרכזי באתגר זה טמון בהבנת הכלכלה של הסקת מסקנות, התהליך של שימוש במודל בינה מלאכותית שאומן כדי ליצור תחזיות או פלטים מנתונים חדשים.
הסקת מסקנות מציגה דרישה חישובית ייחודית בהשוואה לאימון מודלים. בעוד שאימון כרוך בעלות מוקדמת משמעותית לעיבוד מערכי נתונים עצומים וזיהוי דפוסים, הסקת מסקנות כרוכה בעלויות שוטפות עם כל אינטראקציה. כל הנחיה או קלט המוגש למודל גורם ליצירת אסימונים, יחידות הנתונים הבסיסיות, וכל אסימון נושא עלות חישובית.
לכן, ככל שמודלים של בינה מלאכותית נעשים מתוחכמים יותר ונמצאים בשימוש נרחב יותר, נפח האסימונים שנוצרים גדל, מה שמוביל לעלויות חישוביות גבוהות יותר. עבור ארגונים המבקשים למנף בינה מלאכותית ביעילות, המטרה היא ליצור נפח גבוה של אסימונים עם מהירות, דיוק ואיכות שירות אופטימליים תוך שמירה על שליטה בעלויות החישוביות.
מערכת האקולוגית של הבינה המלאכותית פעלה באופן פעיל ליישום אסטרטגיות להפחתת עלויות הסקת המסקנות ולשיפור היעילות. התקדמות באופטימיזציה של מודלים, יחד עם פיתוח של תשתית מחשוב מואצת חסכונית באנרגיה ופתרונות מקיפים מלאים, תרמו למגמת ירידה בעלויות הסקת המסקנות במהלך השנה האחרונה.
על פי דו’ח מדד הבינה המלאכותית לשנת 2025 של מכון הבינה המלאכותית ממוקדת האדם של אוניברסיטת סטנפורד, עלות ההסקה למערכת עם ביצועים ברמת GPT-3.5 ירדה באופן דרמטי בין נובמבר 2022 לאוקטובר 2024. גם עלויות החומרה ירדו, כאשר יעילות האנרגיה משתפרת מדי שנה. בנוסף, מודלים במשקל פתוח מצמצמים את פער הביצועים עם מודלים סגורים, ומפחיתים עוד יותר את המחסומים לאימוץ מתקדם של בינה מלאכותית.
ככל שהמודלים מתקדמים ויוצרים יותר ביקוש ומייצרים יותר אסימונים, ארגונים חייבים להרחיב את משאבי המחשוב המואצים שלהם כדי לספק את הדור הבא של כלי חשיבה של בינה מלאכותית. אי ביצוע פעולה זו עלול לגרום לעלויות מוגברות ולצריכת אנרגיה.
מאמר זה מספק הבנה בסיסית של הכלכלה של הסקת מסקנות, ומעצים ארגונים לפתח פתרונות בינה מלאכותית יעילים, חסכוניים וניתנים להרחבה.
מושגי מפתח בכלכלה של הסקת מסקנות בינה מלאכותית
היכרות עם הטרמינולוגיה החיונית של כלכלת הסקת מסקנות בינה מלאכותית חיונית להבנת חשיבותה.
אסימונים: יחידות הנתונים העיקריות במודל בינה מלאכותית, הנגזרות מטקסט, תמונות, אודיו ווידאו במהלך אימון. Tokenization כוללת פירוק נתונים ליחידות קטנות וניתנות לניהול. במהלך אימון, המודל לומד את הקשרים בין אסימונים, מה שמאפשר לו לבצע הסקת מסקנות ולהפיק פלטים מדויקים.
תפוקה: כמות הנתונים שמודל יכול לעבד ולהפיק בתוך מסגרת זמן מסוימת, הנמדדת לעתים קרובות באסימונים לשנייה. תפוקה גבוהה יותר מצביעה על שימוש יעיל יותר במשאבי התשתית.
חביון: עיכוב הזמן בין הזנת הנחיה לקבלת תגובת המודל. חביון נמוך יותר מתורגם לתגובות מהירות יותר ולחוויית משתמש טובה יותר. מדדי חביון עיקריים כוללים:
- זמן עד לאסימון ראשון (TTFT): הזמן הנדרש למודל לייצר את אסימון הפלט הראשון לאחר קבלת הנחיית משתמש, המשקף את זמן העיבוד הראשוני.
- זמן לכל אסימון פלט (TPOT): הזמן הממוצע ליצירת אסימונים עוקבים, המכונה גם ‘חביון בין אסימונים’ או ‘חביון מאסימון לאסימון’.
בעוד ש-TTFT ו-TPOT הם אמות מידה שימושיות, התמקדות אך ורק בהן עלולה להוביל לביצועים לא אופטימליים או לעלויות מוגברות.
תפוקה טובה: מדד הוליסטי המודד את התפוקה שהושגה תוך שמירה על רמות TTFT ו-TPOT ממוקדות. Goodput מספק תצוגה מקיפה יותר של ביצועי המערכת, ומבטיח התאמה בין תפוקה, חביון ועלות לתמיכה ביעילות תפעולית ובחוויית משתמש חיובית.
יעילות אנרגטית: מדד לאופן שבו מערכת בינה מלאכותית ממירה ביעילות כוח לפלט חישובי, המתבטא כביצועים לואט. פלטפורמות מחשוב מואצות יכולות לעזור לארגונים למקסם את מספר האסימונים לואט ולמזער את צריכת האנרגיה.
חוקי קנה מידה ועלות הסקת מסקנות
שלושת חוקי קנה המידה של הבינה המלאכותית מספקים תובנה נוספת לגבי הכלכלה של הסקת מסקנות:
קנה מידה של אימון מוקדם: חוק קנה המידה המקורי, המדגים כי הגדלת גודל מערך הנתונים של האימון, ספירת פרמטרי המודל ומשאבי מחשוב מובילה לשיפורים צפויים באינטליגנציה ובדיוק של המודל.
אימון פוסט: תהליך שבו מודלים עוברים כוונון עדין עבור משימות ויישומים ספציפיים. טכניקות כמו יצירת דור מוגבר אחזור (RAG) יכולות לשפר את הדיוק על ידי אחזור מידע רלוונטי ממסדי נתונים ארגוניים.
קנה מידה של זמן בדיקה: ידוע גם בשם ‘חשיבה ארוכה’ או ‘חשיבה’, טכניקה זו כוללת הקצאת משאבי מחשוב נוספים במהלך הסקת מסקנות כדי להעריך תוצאות אפשריות מרובות לפני בחירת התשובה הטובה ביותר.
בעוד שטכניקות קנה מידה של אימון פוסט וזמן בדיקה הופכות מתוחכמות יותר ויותר, אימון מוקדם נותר היבט מכריע של קנה מידה של מודלים ותמיכה בטכניקות מתקדמות אלה.
השגת בינה מלאכותית רווחית עם גישה מלאה
מודלים הממנפים קנה מידה של זמן בדיקה יוצרים אסימונים מרובים כדי לטפל בבעיות מורכבות, וכתוצאה מכך פלטים מדויקים ורלוונטיים יותר, אך גם עלויות חישוביות גבוהות יותר בהשוואה למודלים שעוברים רק אימון מוקדם ואימון פוסט.
פתרונות בינה מלאכותית חכמים יותר מחייבים יצירת יותר אסימונים כדי לפתור משימות מורכבות, בעוד שחוויית משתמש באיכות גבוהה מחייבת יצירת אסימונים אלה במהירות האפשרית. ככל שמודל בינה מלאכותית אינטליגנטי ומהיר יותר, כך הוא מספק יותר ערך לעסקים וללקוחות.
ארגונים צריכים להרחיב את משאבי המחשוב המואצים שלהם כדי לספק כלי חשיבה של בינה מלאכותית שיכולים להתמודד עם פתרון בעיות מורכבות, קידוד ותכנון רב-שלבי מבלי לגרום לעלויות מופרזות.
זה דורש גם חומרה מתקדמת וגם מחסנית תוכנה מותאמת במלואה. מפת הדרכים של מוצרי מפעל הבינה המלאכותית של NVIDIA נועדה לענות על דרישות חישוביות אלה ולטפל במורכבות של הסקת מסקנות תוך שיפור היעילות.
מפעלי בינה מלאכותית משלבים תשתית בינה מלאכותית בעלת ביצועים גבוהים, רשת במהירות גבוהה ותוכנה מותאמת כדי לאפשר אינטליגנציה בקנה מידה גדול. רכיבים אלה נועדו להיות גמישים וניתנים לתכנות, ומאפשריםלעסקים לתעדף תחומים קריטיים למודלים או לצרכי הסקת המסקנות שלהם.
כדי לייעל את הפעולות בעת פריסת מודלים עצומים של חשיבה של בינה מלאכותית, מפעלי בינה מלאכותית פועלים במערכת ניהול הסקת מסקנות בעלת ביצועים גבוהים ובעלת השהיה נמוכה. מערכת זו מבטיחה שהמהירות והתפוקה הדרושים לחשיבה של בינה מלאכותית יתקיימו בעלות הנמוכה ביותר האפשרית, וממקסמת את יצירת ההכנסות של אסימונים.
על ידי הבנה וטיפול בכלכלה של הסקת מסקנות, ארגונים יכולים לפתוח את מלוא הפוטנציאל של בינה מלאכותית ולהשיג תשואות משמעותיות על השקעותיהם. גישה אסטרטגית המתחשבת במדדי מפתח, חוקי קנה מידה וחשיבותו של פתרון מלא חיונית לבניית יישומי בינה מלאכותית יעילים, חסכוניים ורווחיים.