Сегодня передовые модели ИИ, преобразующие отрасли, обходятся весьма недешево, зачастую превышая 100 миллионов долларов на обучение. Поскольку компании вкладывают значительные средства в повышение производительности этих моделей, растущие затраты вызывают критические дискуссии в сообществе искусственного интеллекта. Ситуация еще более осложняется появлением новых игроков, таких как DeepSeek, которые сообщают о затратах на обучение всего в 6 миллионов долларов, что резко контрастирует с бюджетами отраслевых гигантов. Дополнительным уровнем сложности в этом ландшафте является пример модели s1 из Стэнфорда и Вашингтонского университета, обучение которой, по замечательному совпадению, стоило всего 6 долларов. Такое несоответствие в затратах поднимает важные вопросы об эффективности, распределении ресурсов и будущем развитии ИИ.
Понимание факторов, определяющих стоимость
Несколько факторов обуславливают значительные затраты, связанные с обучением моделей ИИ. К ним относятся необходимые вычислительные мощности, размер и сложность используемых наборов данных, а также опыт, необходимый для проектирования и оптимизации этих сложных систем.
Вычислительная мощность: Обучение моделей ИИ требует огромных вычислительных мощностей, которые часто обеспечиваются специализированным оборудованием, таким как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU). Эти процессоры предназначены для обработки сложных математических операций, связанных с обучением нейронных сетей, но они также потребляют значительное количество энергии и могут быть дорогими в приобретении и обслуживании.
Сбор и подготовка данных: Модели ИИ учатся на данных, и чем больше у них данных, тем лучше они могут работать. Однако приобретение и подготовка больших наборов данных могут быть дорогостоящими и трудоемкими. Данные необходимо собирать, очищать и маркировать, что часто требует вмешательства человека. В некоторых случаях компаниям может потребоваться покупать данные из внешних источников, что еще больше увеличивает затраты.
Опыт и талант: Разработка и обучение моделей ИИ требует команды высококвалифицированных инженеров, исследователей и специалистов по обработке данных. Эти профессионалы пользуются большим спросом, и их заработная плата может быть значительной статьей расходов. Кроме того, компаниям может потребоваться инвестировать в программы обучения и развития, чтобы их команды были в курсе последних достижений в области ИИ.
Разбивка цен ведущих моделей ИИ
Чтобы проиллюстрировать величину этих затрат, давайте рассмотрим оценочные расходы, связанные с обучением некоторых из наиболее известных моделей ИИ в последние годы:
GPT-4 (OpenAI): По оценкам, обучение GPT-4 от OpenAI, выпущенной в 2023 году, стоило 79 миллионов долларов. Эта модель использует обширную архитектуру нейронной сети для прогнозирования последовательности слов в текстовой строке, что позволяет ей генерировать текст человеческого качества и участвовать в сложных разговорах. Высокая стоимость отражает огромные вычислительные ресурсы и данные, необходимые для обучения такой сложной модели.
PaLM 2 (Google): По оценкам, обучение PaLM 2 от Google, также выпущенной в 2023 году, стоило 29 миллионов долларов. Эта модель предназначена для широкого спектра задач обработки естественного языка, включая перевод, суммирование и ответы на вопросы. Несмотря на то, что PaLM 2 дешевле, чем GPT-4, она по-прежнему представляет собой значительные инвестиции в исследования и разработки в области ИИ.
Llama 2-70B (Meta): По оценкам, обучение Llama 2-70B от Meta, еще одного выпуска 2023 года, стоило 3 миллиона долларов. Эта модель с открытым исходным кодом предназначена для того, чтобы быть доступной для более широкого круга исследователей и разработчиков, а ее относительно низкая стоимость отражает приверженность Meta демократизации технологии ИИ.
Gemini 1.0 Ultra (Google): По оценкам, обучение Gemini 1.0 Ultra от Google, выпущенной в 2023 году, обошлось в ошеломляющие 192 миллиона долларов. Эта модель разработана как самая мощная и универсальная система ИИ Google, способная решать широкий спектр задач, включая распознавание изображений, понимание видео и обработку естественного языка. Высокая стоимость отражает огромный размер и сложность модели, а также обширные усилия по исследованиям и разработкам, связанные с ее созданием.
Mistral Large (Mistral): По оценкам, обучение Mistral Large от Mistral, выпущенной в 2024 году, стоило 41 миллион долларов. Эта модель разработана как высокопроизводительная и экономически эффективная альтернатива другим большим языковым моделям, а ее относительно низкая стоимость отражает ориентацию Mistral на эффективность и оптимизацию.
Llama 3.1-405B (Meta): По оценкам, обучение Llama 3.1-405B от Meta, выпущенной в 2024 году, стоило 170 миллионов долларов. Эта модель является последней итерацией семейства языковых моделей с открытым исходным кодом Meta Llama, и ее высокая стоимость отражает постоянные инвестиции компании в продвижение современных технологий в области ИИ.
Grok-2 (xAI): По оценкам, обучение Grok-2 от xAI, выпущенной в 2024 году, стоило 107 миллионов долларов. Эта модель предназначена для ответа на вопросы о текущих событиях в режиме реального времени с использованием данных из социальной сети X. Высокая стоимость отражает проблемы обучения модели пониманию и реагированию на постоянно меняющуюся информацию.
Изучение конкретных компонентов затрат
Более глубокое изучение структуры затрат моделей ИИ показывает, что разные компоненты вносят разный вклад в общие расходы. Например, в случае с Gemini Ultra от Google зарплата сотрудников, занимающихся исследованиями и разработками (включая долю в капитале), составляла до 49% от конечной стоимости, в то время как на чипы-ускорители ИИ приходилось 23%, а на другие серверные компоненты — 15%. Эта разбивка подчеркивает значительные инвестиции в человеческий капитал и специализированное оборудование, необходимые для разработки и обучения передовых моделей ИИ.
Стратегии снижения затрат на обучение
Учитывая растущие затраты на обучение моделей ИИ, компании активно изучают стратегии снижения этих расходов без ущерба для производительности. Некоторые из этих стратегий включают в себя:
Оптимизация данных: Улучшение качества и релевантностиобучающих данных может значительно сократить объем данных, необходимых для достижения желаемого уровня производительности. Такие методы, как увеличение данных, синтез данных и активное обучение, могут помочь оптимизировать использование данных и снизить затраты.
Сжатие модели: Уменьшение размера и сложности моделей ИИ может снизить вычислительные требования и время обучения. Такие методы, как обрезка, квантование и дистилляция знаний, могут помочь сжать модели без существенного влияния на их точность.
Трансферное обучение: Использование предварительно обученных моделей и их точная настройка для конкретных задач может значительно сократить время и затраты на обучение. Трансферное обучение позволяет компаниям опираться на знания, полученные другими, а не начинать с нуля.
Оптимизация оборудования: Использование более эффективного оборудования, такого как специализированные ускорители ИИ, может снизить энергопотребление и время обучения моделей ИИ. Компании также изучают возможность использования облачных платформ ИИ, которые предлагают доступ к широкому спектру аппаратных ресурсов по требованию.
Алгоритмическая эффективность: Разработка более эффективных алгоритмов обучения может сократить количество итераций, необходимых для достижения желаемого уровня производительности. Такие методы, как адаптивные скорости обучения, сжатие градиентов и распределенное обучение, могут помочь ускорить процесс обучения и снизить затраты.
Последствия высоких затрат на обучение
Высокие затраты на обучение моделей ИИ имеют несколько важных последствий для будущего отрасли. К ним относятся:
Барьеры для входа: Высокие затраты на обучение моделей ИИ могут создать барьеры для входа для небольших компаний и исследовательских институтов, ограничивая инновации и конкуренцию. Только организации со значительными финансовыми ресурсами могут позволить себе разрабатывать и обучать самые передовые системы ИИ.
Концентрация власти: Высокие затраты на обучение моделей ИИ могут привести к концентрации власти в руках нескольких крупных компаний, которые могут позволить себе вкладывать значительные средства в исследования и разработки в области ИИ. Это может создать конкурентное преимущество для этих компаний и еще больше увеличить разрыв между имущими и неимущими.
Сосредоточение внимания на эффективности: Высокие затраты на обучение моделей ИИ приводят к большему вниманию к эффективности и оптимизации. Компании активно ищут способы снизить затраты на обучение без ущерба для производительности, что приводит к инновациям в таких областях, как оптимизация данных, сжатие моделей и аппаратное ускорение.
Демократизация ИИ: Несмотря на высокие затраты на обучение моделей ИИ, растет движение за демократизацию технологии ИИ. Инициативы с открытым исходным кодом, такие как семейство языковых моделей Meta Llama, делают ИИ более доступным для более широкого круга исследователей и разработчиков. Облачные платформы ИИ также предоставляют доступ к доступным вычислительным ресурсам и предварительно обученным моделям.
Будущее затрат на обучение ИИ
Будущее затрат на обучение ИИ неопределенно, но несколько тенденций, вероятно, определят ситуацию в ближайшие годы. К ним относятся:
Продолжающиеся достижения в области оборудования: Достижения в области аппаратных технологий, такие как разработка более мощных и эффективных ускорителей ИИ, вероятно, снизят стоимость обучения моделей ИИ.
Алгоритмические инновации: Инновации в алгоритмах обучения, такие как разработка более эффективных методов оптимизации, вероятно, еще больше снизят затраты на обучение.
Увеличение доступности данных: Увеличение доступности данных, обусловленное ростом Интернета и распространением датчиков и устройств, вероятно, снизит стоимость приобретения и подготовки обучающих данных.
Облачные платформы ИИ: Продолжающийся рост облачных платформ ИИ, вероятно, обеспечит доступ к доступным вычислительным ресурсам и предварительно обученным моделям, что еще больше демократизирует технологию ИИ.
Новые парадигмы в ИИ: Появление новых парадигм в ИИ, таких как обучение без учителя и обучение с подкреплением, может снизить зависимость от больших маркированных наборов данных, что потенциально снизит затраты на обучение.
В заключение, растущие затраты на обучение моделей ИИ являются серьезной проблемой для отрасли, но также и катализатором инноваций. Поскольку компании и исследователи продолжают изучать новые стратегии снижения затрат на обучение, мы можем ожидать дальнейших достижений в области оборудования, алгоритмов и управления данными, что в конечном итоге приведет к более доступной и недорогой технологии ИИ. Взаимодействие между давлением затрат и технологическим прогрессом будет определять будущее ИИ и определять его влияние на общество. Постоянный поиск эффективности и оптимизации не только снизит расходы, но и откроет новые возможности для применения ИИ в различных областях, способствуя созданию более справедливой и инновационной экосистемы ИИ.