ค่าใช้จ่ายที่พุ่งสูงของการฝึกอบรมโมเดล AI

ทำความเข้าใจปัจจัยขับเคลื่อนต้นทุน

ปัจจัยหลายประการมีส่วนทำให้ค่าใช้จ่ายจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดล AI ซึ่งรวมถึงพลังการประมวลผลที่จำเป็น ขนาดและความซับซ้อนของชุดข้อมูลที่ใช้ และความเชี่ยวชาญที่จำเป็นในการออกแบบและเพิ่มประสิทธิภาพระบบที่ซับซ้อนเหล่านี้

• พลังการประมวลผล: การฝึกอบรมโมเดล AI ต้องการพลังการประมวลผลจำนวนมาก ซึ่งมักจะมาจากฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง เช่น GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) และ TPU (หน่วยประมวลผลเทนเซอร์) โปรเซสเซอร์เหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม แต่ยังใช้พลังงานจำนวนมากและอาจมีราคาแพงในการจัดหาและบำรุงรักษา

• การจัดหาและการเตรียมข้อมูล: โมเดล AI เรียนรู้จากข้อมูล และยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไหร่ ประสิทธิภาพก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม การจัดหาและเตรียมชุดข้อมูลขนาดใหญ่อาจเป็นกระบวนการที่ต้องเสียค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน ต้องรวบรวม ทำความสะอาด และติดป้ายกำกับข้อมูล ซึ่งมักจะต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ ในบางกรณี บริษัทอาจต้องซื้อข้อมูลจากแหล่งภายนอก ซึ่งจะทำให้ต้นทุนเพิ่มขึ้นอีก

• ความเชี่ยวชาญและผู้มีความสามารถ: การพัฒนาและฝึกอบรมโมเดล AI ต้องใช้ทีมวิศวกร นักวิจัย และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะสูง ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้เป็นที่ต้องการตัวสูง และเงินเดือนของพวกเขาสามารถเป็นค่าใช้จ่ายที่สำคัญ นอกจากนี้ บริษัทอาจต้องลงทุนในโปรแกรมการฝึกอบรมและการพัฒนาเพื่อให้ทีมของตนทันต่อความก้าวหน้าล่าสุดในด้าน AI

การแจกแจงราคาของโมเดล AI ชั้นนำ

เพื่อแสดงให้เห็นถึงขนาดของค่าใช้จ่ายเหล่านี้ ลองมาตรวจสอบค่าใช้จ่ายโดยประมาณที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมโมเดล AI ที่โดดเด่นที่สุดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา:

• GPT-4 (OpenAI): GPT-4 ของ OpenAI ซึ่งเปิดตัวในปี 2023 คาดว่าจะมีค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม 79 ล้านดอลลาร์สหรัฐ โมเดลนี้ใช้สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่เพื่อทำนายลำดับของคำในสตริงข้อความ ทำให้สามารถสร้างข้อความคุณภาพระดับมนุษย์และมีส่วนร่วมในการสนทนาที่ซับซ้อน ค่าใช้จ่ายที่สูงสะท้อนให้เห็นถึงทรัพยากรการประมวลผลและข้อมูลจำนวนมหาศาลที่จำเป็นในการฝึกอบรมโมเดลที่ซับซ้อนเช่นนี้

• PaLM 2 (Google): PaLM 2 ของ Google ซึ่งเปิดตัวในปี 2023 เช่นกัน คาดว่าจะมีค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม 29 ล้านดอลลาร์สหรัฐ โมเดลนี้ได้รับการออกแบบมาสำหรับงานประมวลผลภาษาธรรมชาติที่หลากหลาย รวมถึงการแปล การสรุป และการตอบคำถาม แม้ว่าจะมีราคาถูกกว่า GPT-4 แต่ PaLM 2 ก็ยังแสดงถึงการลงทุนที่สำคัญในการวิจัยและพัฒนา AI

• Llama 2-70B (Meta): Llama 2-70B ของ Meta ซึ่งเปิดตัวในปี 2023 อีกรุ่นหนึ่ง คาดว่าจะมีค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม 3 ล้านดอลลาร์สหรัฐ โมเดลโอเพนซอร์สนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้เข้าถึงได้สำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาที่หลากหลายมากขึ้น และต้นทุนที่ค่อนข้างต่ำสะท้อนให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของ Meta ในการทำให้เทคโนโลยี AI เป็นประชาธิปไตย

• Gemini 1.0 Ultra (Google): Gemini 1.0 Ultra ของ Google ซึ่งเปิดตัวในปี 2023 คาดว่าจะมีค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมสูงถึง 192 ล้านดอลลาร์สหรัฐ โมเดลนี้ได้รับการออกแบบมาให้เป็นระบบ AI ที่ทรงพลังและอเนกประสงค์ที่สุดของ Google ซึ่งสามารถจัดการงานที่หลากหลาย รวมถึงการจดจำภาพ การทำความเข้าใจวิดีโอ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ค่าใช้จ่ายที่สูงสะท้อนให้เห็นถึงขนาดและความซับซ้อนของโมเดล รวมถึงความพยายามในการวิจัยและพัฒนาที่กว้างขวางที่เกี่ยวข้องกับการสร้างโมเดล

• Mistral Large (Mistral): Mistral Large ของ Mistral ซึ่งเปิดตัวในปี 2024 คาดว่าจะมีค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม 41 ล้านดอลลาร์สหรัฐ โมเดลนี้ได้รับการออกแบบมาให้เป็นทางเลือกที่มีประสิทธิภาพสูงและคุ้มค่าสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่อื่นๆ และต้นทุนที่ค่อนข้างต่ำสะท้อนให้เห็นถึงการมุ่งเน้นของ Mistral ในด้านประสิทธิภาพและการเพิ่มประสิทธิภาพ

• Llama 3.1-405B (Meta): Llama 3.1-405B ของ Meta ซึ่งเปิดตัวในปี 2024 คาดว่าจะมีค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม 170 ล้านดอลลาร์สหรัฐ โมเดลนี้เป็นรุ่นล่าสุดของกลุ่มโมเดลภาษาโอเพนซอร์ส Llama ของ Meta และต้นทุนที่สูงสะท้อนให้เห็นถึงการลงทุนอย่างต่อเนื่องของบริษัทในการพัฒนาสถานะของศิลปะในด้าน AI

• Grok-2 (xAI): Grok-2 ของ xAI ซึ่งเปิดตัวในปี 2024 คาดว่าจะมีค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม 107 ล้านดอลลาร์สหรัฐ โมเดลนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบคำถามเกี่ยวกับเหตุการณ์ปัจจุบันแบบเรียลไทม์ โดยใช้ข้อมูลจากแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย X ค่าใช้จ่ายที่สูงสะท้อนให้เห็นถึงความท้าทายในการฝึกอบรมโมเดลให้เข้าใจและตอบสนองต่อข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

การตรวจสอบส่วนประกอบต้นทุนเฉพาะ

การเจาะลึกลงไปในโครงสร้างต้นทุนของโมเดล AI เผยให้เห็นว่าส่วนประกอบต่างๆ มีส่วนทำให้ค่าใช้จ่ายโดยรวมแตกต่างกันไป ตัวอย่างเช่น ในกรณีของ Gemini Ultra ของ Google เงินเดือนของเจ้าหน้าที่วิจัยและพัฒนา (รวมถึงส่วนของผู้ถือหุ้น) คิดเป็นสัดส่วนมากถึง 49% ของต้นทุนสุดท้าย ในขณะที่ชิปตัวเร่งความเร็ว AI คิดเป็น 23% และส่วนประกอบเซิร์ฟเวอร์อื่นๆ คิดเป็น 15% การแบ่งย่อยนี้เน้นให้เห็นถึงการลงทุนที่สำคัญในทุนมนุษย์และฮาร์ดแวร์เฉพาะทางที่จำเป็นในการพัฒนาและฝึกอบรมโมเดล AI ที่ทันสมัย

กลยุทธ์ในการลดต้นทุนการฝึกอบรม

เมื่อพิจารณาถึงต้นทุนที่เพิ่มขึ้นของการฝึกอบรมโมเดล AI บริษัทต่างๆ กำลังสำรวจกลยุทธ์ในการลดค่าใช้จ่ายเหล่านี้โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพ บางส่วนของกลยุทธ์เหล่านี้รวมถึง:

• การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล: การปรับปรุงคุณภาพและความเกี่ยวข้องของข้อมูลการฝึกอบรมสามารถลดปริมาณข้อมูลที่จำเป็นเพื่อให้ได้ระดับประสิทธิภาพที่ต้องการได้อย่างมาก เทคนิคต่างๆ เช่น การเพิ่มข้อมูล การสังเคราะห์ข้อมูล และการเรียนรู้เชิงรุกสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ข้อมูลและลดต้นทุนได้

• การบีบอัดโมเดล: การลดขนาดและความซับซ้อนของโมเดล AI สามารถลดข้อกำหนดด้านการคำนวณและเวลาในการฝึกอบรมได้ เทคนิคต่างๆ เช่น การตัดแต่งกิ่ง การหาปริมาณ และการกลั่นความรู้สามารถช่วยบีบอัดโมเดลโดยไม่ส่งผลกระทบต่อความแม่นยำอย่างมีนัยสำคัญ

• การเรียนรู้แบบถ่ายโอน: การใช้ประโยชน์จากโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าและปรับแต่งโมเดลเหล่านั้นสำหรับงานเฉพาะสามารถลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมได้อย่างมาก การเรียนรู้แบบถ่ายโอนช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถสร้างขึ้นจากความรู้ที่ได้รับจากผู้อื่น แทนที่จะเริ่มต้นจากศูนย์

• การเพิ่มประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์: การใช้ฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น ตัวเร่งความเร็ว AI เฉพาะทาง สามารถลดการใช้พลังงานและเวลาในการฝึกอบรมของโมเดล AI ได้ นอกจากนี้ บริษัทต่างๆ กำลังสำรวจการใช้แพลตฟอร์ม AI บนคลาวด์ ซึ่งช่วยให้เข้าถึงทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายได้ตามต้องการ

• ประสิทธิภาพเชิงอัลกอริทึม: การพัฒนาอัลกอริทึมการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสามารถลดจำนวนการวนซ้ำที่จำเป็นเพื่อให้บรรลุระดับประสิทธิภาพที่ต้องการได้ เทคนิคต่างๆ เช่น อัตราการเรียนรู้แบบปรับได้ การบีบอัดการไล่ระดับสี และการฝึกอบรมแบบกระจายสามารถช่วยเร่งกระบวนการฝึกอบรมและลดต้นทุนได้

ผลกระทบของต้นทุนการฝึกอบรมที่สูง

ต้นทุนที่สูงของการฝึกอบรมโมเดล AI มีผลกระทบที่สำคัญหลายประการต่ออนาคตของอุตสาหกรรม ซึ่งรวมถึง:

• อุปสรรคในการเข้าสู่ตลาด: ต้นทุนที่สูงของการฝึกอบรมโมเดล AI สามารถสร้างอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาดสำหรับบริษัทขนาดเล็กและสถาบันวิจัย ซึ่งจำกัดนวัตกรรมและการแข่งขัน มีเพียงองค์กรที่มีทรัพยากรทางการเงินจำนวนมากเท่านั้นที่สามารถพัฒนาและฝึกอบรมระบบ AI ที่ทันสมัยที่สุดได้

• การกระจุกตัวของอำนาจ: ต้นทุนที่สูงของการฝึกอบรมโมเดล AI สามารถนำไปสู่การกระจุกตัวของอำนาจในมือของบริษัทขนาดใหญ่เพียงไม่กี่แห่ง ซึ่งสามารถลงทุนอย่างหนักในการวิจัยและพัฒนา AI ได้ ซึ่งอาจสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันให้กับบริษัทเหล่านี้และขยายช่องว่างระหว่างคนที่มีและไม่มีมากขึ้น

• การมุ่งเน้นที่ประสิทธิภาพ: ต้นทุนที่สูงของการฝึกอบรมโมเดล AI กำลังผลักดันให้มีการมุ่งเน้นที่ประสิทธิภาพและการเพิ่มประสิทธิภาพมากขึ้น บริษัทต่างๆ กำลังมองหาวิธีลดต้นทุนการฝึกอบรมโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพอย่างแข็งขัน ซึ่งนำไปสู่นวัตกรรมในด้านต่างๆ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล การบีบอัดโมเดล และการเร่งความเร็วฮาร์ดแวร์

• การทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย: แม้ว่าจะมีต้นทุนที่สูงในการฝึกอบรมโมเดล AI แต่ก็มีการเคลื่อนไหวที่เพิ่มขึ้นเพื่อทำให้เทคโนโลยี AI เป็นประชาธิปไตย โครงการโอเพนซอร์ส เช่น กลุ่มโมเดลภาษา Llama ของ Meta กำลังทำให้ AI เข้าถึงได้สำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาที่หลากหลายมากขึ้น แพลตฟอร์ม AI บนคลาวด์ยังให้การเข้าถึงทรัพยากรคอมพิวเตอร์ราคาไม่แพงและโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า

อนาคตของต้นทุนการฝึกอบรม AI

อนาคตของต้นทุนการฝึกอบรม AI ยังไม่แน่นอน แต่แนวโน้มหลายประการมีแนวโน้มที่จะกำหนดภูมิทัศน์ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ซึ่งรวมถึง:

• ความก้าวหน้าของฮาร์ดแวร์อย่างต่อเนื่อง: ความก้าวหน้าในเทคโนโลยีฮาร์ดแวร์ เช่น การพัฒนาตัวเร่งความเร็ว AI ที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพมากขึ้น มีแนวโน้มที่จะลดต้นทุนการฝึกอบรมโมเดล AI

• นวัตกรรมเชิงอัลกอริทึม: นวัตกรรมในอัลกอริทึมการฝึกอบรม เช่น การพัฒนาเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น มีแนวโน้มที่จะลดต้นทุนการฝึกอบรมต่อไป

• ความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่เพิ่มขึ้น: ความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ซึ่งขับเคลื่อนโดยการเติบโตของอินเทอร์เน็ตและการแพร่กระจายของเซ็นเซอร์และอุปกรณ์ มีแนวโน้มที่จะลดต้นทุนการจัดหาและเตรียมข้อมูลการฝึกอบรม

• แพลตฟอร์ม AI บนคลาวด์: การเติบโตอย่างต่อเนื่องของแพลตฟอร์ม AI บนคลาวด์มีแนวโน้มที่จะให้การเข้าถึงทรัพยากรคอมพิวเตอร์ราคาไม่แพงและโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า ซึ่งจะทำให้เทคโนโลยี AI เป็นประชาธิปไตยต่อไป

• กระบวนทัศน์ใหม่ใน AI: การเกิดขึ้นของกระบวนทัศน์ใหม่ใน AI เช่น การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง อาจลดการพึ่งพาชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับขนาดใหญ่ ซึ่งอาจลดต้นทุนการฝึกอบรมได้

โดยสรุป ต้นทุนที่พุ่งสูงขึ้นของการฝึกอบรมโมเดล AI เป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับอุตสาหกรรม แต่ยังเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับนวัตกรรม ในขณะที่บริษัทและนักวิจัยยังคงสำรวจกลยุทธ์ใหม่ๆ เพื่อลดต้นทุนการฝึกอบรม เราคาดว่าจะได้เห็นความก้าวหน้าเพิ่มเติมในด้านฮาร์ดแวร์ อัลกอริทึม และการจัดการข้อมูล ซึ่งนำไปสู่เทคโนโลยี AI ที่เข้าถึงได้และราคาไม่แพงมากขึ้นในที่สุด การทำงานร่วมกันระหว่างแรงกดดันด้านต้นทุนและความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีจะกำหนดอนาคตของ AI และกำหนดผลกระทบต่อสังคม การแสวงหาประสิทธิภาพและการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องจะไม่เพียงแต่ลดค่าใช้จ่ายเท่านั้น แต่ยังปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ สำหรับแอปพลิเคชัน AI ในโดเมนต่างๆ ส่งเสริมระบบนิเวศ AI ที่เท่าเทียมและสร้างสรรค์มากขึ้น