ఈ రోజుల్లో పరిశ్రమలను మారుస్తున్న అత్యాధునిక AI నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి భారీగా ఖర్చవుతోంది. ఒక్కో నమూనా శిక్షణకు 100 మిలియన్ డాలర్ల కంటే ఎక్కువ ఖర్చవుతోంది. కంపెనీలు ఈ నమూనాల పనితీరును మెరుగుపరచడానికి భారీగా పెట్టుబడులు పెడుతుండటంతో, పెరుగుతున్న ఖర్చులు కృత్రిమ మేధస్సు వర్గంలో తీవ్ర చర్చలకు దారితీస్తున్నాయి. డీప్‌సీక్ వంటి కొత్త ఆటగాళ్లు రంగంలోకి దిగడంతో పరిస్థితి మరింత జటిలమైంది. డీప్‌సీక్ శిక్షణ ఖర్చులు కేవలం 6 మిలియన్ డాలర్లు మాత్రమేనని నివేదించింది. ఇది పరిశ్రమ దిగ్గజాల బడ్జెట్‌లకు పూర్తి విరుద్ధంగా ఉంది. స్టాన్‌ఫోర్డ్ మరియు వాషింగ్టన్ విశ్వవిద్యాలయాల నుండి వచ్చిన s1 నమూనా శిక్షణకు కేవలం 6 డాలర్లు మాత్రమే ఖర్చయింది. ఈ వ్యత్యాసం సామర్థ్యం, వనరుల కేటాయింపు మరియు AI అభివృద్ధి భవిష్యత్తు గురించి ముఖ్యమైన ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతోంది.
ఖర్చులను పెంచే అంశాలు
AI నమూనాల శిక్షణకు సంబంధించిన గణనీయమైన ఖర్చులకు అనేక అంశాలు దోహదం చేస్తాయి. వీటిలో అవసరమైన కంప్యూటేషనల్ శక్తి, ఉపయోగించే డేటాసెట్‌ల పరిమాణం మరియు సంక్లిష్టత, ఈ అధునాతన వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అవసరమైన నైపుణ్యం ఉన్నాయి.
కంప్యూటేషనల్ శక్తి: AI నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి భారీ మొత్తంలో కంప్యూటేషనల్ శక్తి అవసరం. ఇది సాధారణంగా GPUలు (గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు) మరియు TPUలు (టెన్సార్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు) వంటి ప్రత్యేక హార్డ్‌వేర్ ద్వారా అందించబడుతుంది. ఈ ప్రాసెసర్‌లు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను శిక్షణ చేయడంలో ఉండే సంక్లిష్ట గణిత కార్యకలాపాలను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. కానీ అవి గణనీయమైన మొత్తంలో శక్తిని వినియోగిస్తాయి మరియు వాటిని కొనుగోలు చేయడం మరియు నిర్వహించడం కూడా ఖరీదైనది.
డేటా సముపార్జన మరియు తయారీ: AI నమూనాలు డేటా నుండి నేర్చుకుంటాయి. వాటికి ఎంత ఎక్కువ డేటా ఉంటే, అవి అంత బాగా పనిచేస్తాయి. అయితే పెద్ద డేటాసెట్‌లను సేకరించడం మరియు సిద్ధం చేయడం ఖరీదైనది మరియు సమయం తీసుకునే ప్రక్రియ. డేటాను సేకరించి, శుభ్రం చేసి, లేబుల్ చేయాలి. దీనికి తరచుగా మానవ ప్రమేయం అవసరం అవుతుంది. కొన్ని సందర్భాల్లో కంపెనీలు బాహ్య వనరుల నుండి డేటాను కొనుగోలు చేయాల్సి ఉంటుంది. దీనివల్ల ఖర్చులు మరింత పెరుగుతాయి.
నైపుణ్యం మరియు ప్రతిభ: AI నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అధిక నైపుణ్యం కలిగిన ఇంజనీర్లు, పరిశోధకులు మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తల బృందం అవసరం. వీరికి చాలా డిమాండ్ ఉంది. వీరి జీతాలు కూడా గణనీయమైన వ్యయంగా ఉంటాయి. అదనంగా కంపెనీలు తమ బృందాలను AIలో సరికొత్త పురోగతులతో తాజాగా ఉంచడానికి శిక్షణ మరియు అభివృద్ధి కార్యక్రమాలలో పెట్టుబడి పెట్టవలసి ఉంటుంది.
ప్రముఖ AI నమూనాల ధర వివరాలు
ఈ ఖర్చుల పరిమాణాన్ని వివరించడానికి ఇటీవల సంవత్సరాలలో అత్యంత ప్రముఖమైన AI నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి సంబంధించిన అంచనా వ్యయాలను పరిశీలిద్దాం:
GPT-4 (OpenAI): 2023లో విడుదలైన OpenAI యొక్క GPT-4 శిక్షణకు 79 మిలియన్ డాలర్లు ఖర్చయి ఉంటుందని అంచనా. ఈ నమూనా టెక్స్ట్ స్ట్రింగ్‌లోని పదాల క్రమాన్ని అంచనా వేయడానికి విస్తారమైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. ఇది మానవ-నాణ్యత గల వచనాన్ని ఉత్పత్తి చేయడానికి మరియు సంక్లిష్ట సంభాషణలలో పాల్గొనడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. అధిక వ్యయం అనేది ఇంత సంక్లిష్టమైన నమూనాను శిక్షణ చేయడానికి అవసరమైన విస్తారమైన కంప్యూటేషనల్ వనరులు మరియు డేటాను ప్రతిబింబిస్తుంది.
PaLM 2 (Google): Google యొక్క PaLM 2 కూడా 2023లో విడుదలైంది. దీని శిక్షణకు 29 మిలియన్ డాలర్లు ఖర్చయి ఉంటుందని అంచనా. ఈ నమూనా అనువాదం, సారాంశం మరియు ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం వంటి విస్తృత శ్రేణి సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పనుల కోసం రూపొందించబడింది. GPT-4 కంటే తక్కువ ఖరీదైనది అయినప్పటికీ PaLM 2 ఇప్పటికీ AI పరిశోధన మరియు అభివృద్ధిలో గణనీయమైన పెట్టుబడిని సూచిస్తుంది.
Llama 2-70B (Meta): Meta యొక్క Llama 2-70B మరొక 2023 విడుదలైంది. దీని శిక్షణకు 3 మిలియన్ డాలర్లు ఖర్చయి ఉంటుందని అంచనా. ఈ ఓపెన్-సోర్స్ నమూనా పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్‌లకు అందుబాటులో ఉండేలా రూపొందించబడింది. దీని తక్కువ ఖర్చు Meta యొక్క AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని మరింత అందుబాటులోకి తీసుకురావాలనే నిబద్ధతను ప్రతిబింబిస్తుంది.
Gemini 1.0 Ultra (Google): Google యొక్క Gemini 1.0 Ultra 2023లో విడుదలైంది. దీని శిక్షణకు 192 మిలియన్ డాలర్లు ఖర్చయి ఉంటుందని అంచనా. ఈ నమూనా Google యొక్క అత్యంత శక్తివంతమైన మరియు బహుముఖ AI వ్యవస్థగా రూపొందించబడింది. ఇది చిత్రం గుర్తింపు, వీడియో అవగాహన మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ సహా అనేక రకాల పనులను నిర్వహించగలదు. అధిక వ్యయం నమూనా యొక్క విస్తారమైన పరిమాణం మరియు సంక్లిష్టతను అలాగే దాని సృష్టిలో పాల్గొన్న విస్తృతమైన పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి ప్రయత్నాలను ప్రతిబింబిస్తుంది.
Mistral Large (Mistral): Mistral యొక్క Mistral Large 2024లో విడుదలైంది. దీని శిక్షణకు 41 మిలియన్ డాలర్లు ఖర్చయి ఉంటుందని అంచనా. ఈ నమూనా ఇతర పెద్ద భాషా నమూనాలకు అధిక-పనితీరు, ఖర్చుతో కూడుకున్న ప్రత్యామ్నాయంగా రూపొందించబడింది. Mistral సామర్థ్యం మరియు ఆప్టిమైజేషన్‌పై దృష్టి పెట్టడం దీని తక్కువ ఖర్చును ప్రతిబింబిస్తుంది.
Llama 3.1-405B (Meta): Meta యొక్క Llama 3.1-405B 2024లో విడుదలైంది. దీని శిక్షణకు 170 మిలియన్ డాలర్లు ఖర్చయి ఉంటుందని అంచనా. ఈ నమూనా Meta యొక్క ఓపెన్-సోర్స్ భాషా నమూనాల Llama కుటుంబంలో తాజా వెర్షన్. అధిక వ్యయం AIలో అత్యాధునికతను ముందుకు తీసుకెళ్లడానికి కంపెనీ చేస్తున్న నిరంతర పెట్టుబడిని ప్రతిబింబిస్తుంది.
Grok-2 (xAI): xAI యొక్క Grok-2 2024లో విడుదలైంది. దీని శిక్షణకు 107 మిలియన్ డాలర్లు ఖర్చయి ఉంటుందని అంచనా. ఈ నమూనా సోషల్ మీడియా ప్లాట్‌ఫారమ్ X నుండి డేటాను ఉపయోగించి ప్రస్తుత సంఘటనల గురించి ప్రశ్నలకు నిజ సమయంలో సమాధానం ఇవ్వడానికి రూపొందించబడింది. నిరంతరం మారుతున్న సమాచారాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ప్రతిస్పందించడానికి ఒక నమూనాను శిక్షణ ఇవ్వడంలో ఉన్న సవాళ్లను అధిక వ్యయం ప్రతిబింబిస్తుంది.
నిర్దిష్ట వ్యయ భాగాలను పరిశీలించడం
AI నమూనాల వ్యయ నిర్మాణంలోకి లోతుగా వెళితే, వివిధ భాగాలు మొత్తం వ్యయానికి వివిధ మొత్తాలలో దోహదం చేస్తాయని తెలుస్తుంది. ఉదాహరణకు Google యొక్క Gemini Ultra విషయంలో పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి సిబ్బంది జీతాలు (ఈక్విటీతో సహా) తుది వ్యయంలో 49% వరకు ఉన్నాయి. AI యాక్సిలరేటర్ చిప్‌లు 23% ఇతర సర్వర్ భాగాలు 15% ఉన్నాయి. అధునాతన AI నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అవసరమైన మానవ మూలధనం మరియు ప్రత్యేక హార్డ్‌వేర్‌లో గణనీయమైన పెట్టుబడిని ఈ విశ్లేషణ హైలైట్ చేస్తుంది.
శిక్షణ ఖర్చులను తగ్గించే వ్యూహాలు
AI నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి పెరుగుతున్న ఖర్చులను దృష్టిలో ఉంచుకుని కంపెనీలు పనితీరును తగ్గించకుండా ఈ ఖర్చులను తగ్గించడానికి చురుకుగా వ్యూహాలను అన్వేషిస్తున్నాయి. ఈ వ్యూహాలలో కొన్ని:
డేటా ఆప్టిమైజేషన్: శిక్షణ డేటా నాణ్యత మరియు సంబంధితతను మెరుగుపరచడం ద్వారా కావలసిన స్థాయి పనితీరును సాధించడానికి అవసరమైన డేటా పరిమాణాన్ని గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు. డేటా ఆగ్మెంటేషన్, డేటా సింథసిస్ మరియు యాక్టివ్ లెర్నింగ్ వంటి పద్ధతులు డేటా వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు ఖర్చులను తగ్గించడానికి సహాయపడతాయి.
నమూనా కుదింపు: AI నమూనాల పరిమాణం మరియు సంక్లిష్టతను తగ్గించడం ద్వారా కంప్యూటేషనల్ అవసరాలు మరియు శిక్షణ సమయాన్ని తగ్గించవచ్చు. ప్రూనింగ్, క్వాంటైజేషన్ మరియు నాలెడ్జ్ డిస్టిలేషన్ వంటి పద్ధతులు వాటి ఖచ్చితత్వాన్ని గణనీయంగా ప్రభావితం చేయకుండా నమూనాలను కుదించడానికి సహాయపడతాయి.
ట్రాన్స్ఫర్ లెర్నింగ్: ముందుగా శిక్షణ పొందిన నమూనాలను ఉపయోగించడం మరియు నిర్దిష్ట పనుల కోసం వాటిని చక్కగా ట్యూన్ చేయడం ద్వారా శిక్షణ సమయం మరియు ఖర్చులను గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు. ట్రాన్స్ఫర్ లెర్నింగ్ కంపెనీలను మొదటి నుండి ప్రారంభించే బదులు ఇతరులు పొందిన జ్ఞానం ఆధారంగా రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది.
హార్డ్‌వేర్ ఆప్టిమైజేషన్: ప్రత్యేక AI యాక్సిలరేటర్ల వంటి మరింత సమర్థవంతమైన హార్డ్‌వేర్‌ను ఉపయోగించడం ద్వారా AI నమూనాల శక్తి వినియోగం మరియు శిక్షణ సమయాన్ని తగ్గించవచ్చు. కంపెనీలు క్లౌడ్ ఆధారిత AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల వినియోగాన్ని కూడా అన్వేషిస్తున్నాయి. ఇవి డిమాండ్‌పై విస్తృత శ్రేణి హార్డ్‌వేర్ వనరులకు ప్రాప్తిని అందిస్తాయి.
అల్గారిథమిక్ సామర్థ్యం: మరింత సమర్థవంతమైన శిక్షణ అల్గారిథమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా కావలసిన స్థాయి పనితీరుకు చేరుకోవడానికి అవసరమైన పునరావృతాల సంఖ్యను తగ్గించవచ్చు. అనుకూల అభ్యాస రేట్లు, గ్రేడియంట్ కుదింపు మరియు పంపిణీ చేయబడిన శిక్షణ వంటి పద్ధతులు శిక్షణ ప్రక్రియను వేగవంతం చేయడానికి మరియు ఖర్చులను తగ్గించడానికి సహాయపడతాయి.
అధిక శిక్షణ ఖర్చుల ప్రభావాలు
AI నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి అధిక ఖర్చులు పరిశ్రమ భవిష్యత్తుకు సంబంధించిన అనేక ముఖ్యమైన ప్రభావాలను కలిగి ఉన్నాయి. అవి:
ప్రవేశానికి అవరోధాలు: AI నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి అధిక ఖర్చులు చిన్న కంపెనీలు మరియు పరిశోధనా సంస్థలకు ప్రవేశానికి అవరోధాలను సృష్టించవచ్చు. ఇది ఆవిష్కరణ మరియు పోటీని పరిమితం చేస్తుంది. గణనీయమైన ఆర్థిక వనరులు ఉన్న సంస్థలు మాత్రమే అత్యంత అధునాతన AI వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి స్థోమత కలిగి ఉంటాయి.
శక్తి కేంద్రీకరణ: AI నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి అధిక ఖర్చులు AI పరిశోధన మరియు అభివృద్ధిలో భారీగా పెట్టుబడి పెట్టడానికి స్థోమత కలిగిన కొన్ని పెద్ద కంపెనీల చేతుల్లో శక్తి కేంద్రీకరణకు దారితీయవచ్చు. ఇది ఈ కంపెనీలకు పోటీతత్వ ప్రయోజనాన్ని సృష్టించవచ్చు. ఉన్నవారికి మరియు లేనివారికి మధ్య అంతరాన్ని మరింత పెంచుతుంది.
సామర్థ్యంపై దృష్టి: AI నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి అధిక ఖర్చులు సామర్థ్యం మరియు ఆప్టిమైజేషన్‌పై ఎక్కువ దృష్టి పెట్టడానికి దారితీస్తున్నాయి. కంపెనీలు పనితీరును తగ్గించకుండా శిక్షణ ఖర్చులను తగ్గించడానికి చురుకుగా మార్గాలను అన్వేషిస్తున్నాయి. ఇది డేటా ఆప్టిమైజేషన్, మోడల్ కంప్రెషన్ మరియు హార్డ్‌వేర్ యాక్సిలరేషన్ వంటి రంగాలలో ఆవిష్కరణలకు దారితీస్తుంది.
AI యొక్క ప్రజాస్వామ్యం: AI నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి అధిక ఖర్చులు ఉన్నప్పటికీ AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ప్రజాస్వామ్యం చేసేందుకు ఒక ఉద్యమం పెరుగుతోంది. Meta యొక్క Llama కుటుంబ భాషా నమూనాల వంటి ఓపెన్-సోర్స్ కార్యక్రమాలు AIని పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్‌లకు మరింత అందుబాటులోకి తెస్తున్నాయి. క్లౌడ్ ఆధారిత AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు సరసమైన కంప్యూటింగ్ వనరులకు మరియు ముందుగా శిక్షణ పొందిన నమూనాలకు ప్రాప్తిని అందిస్తున్నాయి.
AI శిక్షణ ఖర్చుల భవిష్యత్తు
AI శిక్షణ ఖర్చుల భవిష్యత్తు అనిశ్చితంగా ఉంది. కానీ అనేక ధోరణులు రాబోయే సంవత్సరాల్లో ఈ పరిస్థితిని రూపొందించే అవకాశం ఉంది. అవి:
కొనసాగుతున్న హార్డ్‌వేర్ పురోగతులు: మరింత శక్తివంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన AI యాక్సిలరేటర్ల అభివృద్ధి వంటి హార్డ్‌వేర్ సాంకేతిక పరిజ్ఞానంలో పురోగతులు AI నమూనాలను శిక్షణ ఇచ్చే ఖర్చును తగ్గించే అవకాశం ఉంది.
అల్గారిథమిక్ ఆవిష్కరణలు: మరింత సమర్థవంతమైన ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతుల అభివృద్ధి వంటి శిక్షణ అల్గారిథమ్‌లలోని ఆవిష్కరణలు శిక్షణ ఖర్చులను మరింత తగ్గించే అవకాశం ఉంది.
పెరిగిన డేటా లభ్యత: ఇంటర్నెట్ వృద్ధి మరియు సెన్సార్‌లు మరియు పరికరాల విస్తరణ కారణంగా డేటా లభ్యత పెరుగుతోంది. ఇది శిక్షణ డేటాను సేకరించే మరియు సిద్ధం చేసే ఖర్చును తగ్గించే అవకాశం ఉంది.
క్లౌడ్ ఆధారిత AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు: క్లౌడ్ ఆధారిత AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల యొక్క కొనసాగుతున్న వృద్ధి వలన సరసమైన కంప్యూటింగ్ వనరులకు మరియు ముందుగా శిక్షణ పొందిన నమూనాలకు ప్రాప్తిని అందించే అవకాశం ఉంది. ఇది AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని మరింత ప్రజాస్వామ్యం చేస్తుంది.
AIలో కొత్త నమూనాలు: పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం మరియు ఉపబల అభ్యాసం వంటి AIలో కొత్త నమూనాల ఆవిర్భావం పెద్ద లేబుల్ డేటాసెట్‌లపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గించవచ్చు. ఇది శిక్షణ ఖర్చులను తగ్గించే అవకాశం ఉంది.
ముగింపులో AI నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి పెరుగుతున్న ఖర్చులు పరిశ్రమకు ఒక ముఖ్యమైన సవాలుగా ఉన్నాయి. కానీ ఇది ఆవిష్కరణకు ఒక ఉత్ప్రేరకంగా కూడా పనిచేస్తుంది. కంపెనీలు మరియు పరిశోధకులు శిక్షణ ఖర్చులను తగ్గించడానికి కొత్త వ్యూహాలను అన్వేషించడం కొనసాగిస్తున్నందున హార్డ్‌వేర్, అల్గారిథమ్‌లు మరియు డేటా నిర్వహణలో మరిన్ని పురోగతులను చూడవచ్చు. ఇది మరింత అందుబాటులోకి మరియు సరసమైన AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానానికి దారితీస్తుంది. వ్యయ ఒత్తిళ్లు మరియు సాంకేతిక పురోగతి మధ్య పరస్పర చర్య AI యొక్క భవిష్యత్తును రూపొందిస్తుంది. ఇది సమాజంపై దాని ప్రభావాన్ని నిర్ణయిస్తుంది. సామర్థ్యం మరియు ఆప్టిమైజేషన్ కోసం కొనసాగుతున్న అన్వేషణ ఖర్చులను తగ్గించడమే కాకుండా వివిధ డొమైన్‌లలో AI అనువర్తనాల కోసం కొత్త అవకాశాలను కూడా తెరుస్తుంది. ఇది మరింత సమానమైన మరియు వినూత్నమైన AI పర్యావరణ వ్యవస్థను ప్రోత్సహిస్తుంది.