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像OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini Ultra这样(yang)的高级AI模型，训练它们通常需要数百(bai)万美(mei)元的费用，且该(gai)成本还(hai)在迅速上升。
随(sui)着计算需求的增加，训练它们所(suo)需的计算能力的费用也在飙升。为此，AI公司正在重新考虑如何训练这些生成式AI系统。在许多情况下，这些策略包括在当前的增长(chang)轨迹下降低计算成本。
训练成本是如何确定的？
斯坦福大(da)学(xue)与研(yan)究公司Epoch AI合(he)作，根据云计算租金估(gu)算了AI模型的训练成本。双方所(suo)分析的关键因素包括模型的训练时长(chang)、硬(ying)件(jian)的利用率和(he)训练硬(ying)件(jian)的价值(zhi)。
尽管许多人猜测，训练AI模型的成本变得越来越高，但缺乏全(quan)面的数据来支持这些说法。而斯坦福大(da)学(xue)发布的《2024年AI指数报告》正是支持这些说法的罕见来源之一。
不断膨胀的训练成本
下表展示了自2017年以来，经通胀调整后的主要AI模型的培训成本：
去年，OpenAI的GPT-4培训成本估(gu)计为7840万美(mei)元，远高于(yu)谷歌PaLM （540B） 的训练成本。谷歌PaLM较GPT-4仅(jin)早一年推出，但训练成本为1240万美(mei)元。
相比之下，2017年开发的早期(qi)AI模型Transformer的训练成本为930美(mei)元。该(gai)模型在塑(su)造当前所(suo)使(shi)用的许多大(da)型语言模型的体系结构方面起着基(ji)础(chu)性作用。
谷歌的AI模型Gemini Ultra的训练成更高，达到了惊人的1.91亿美(mei)元。截至2024年初(chu)，该(gai)模型在几个指标上都超过了GPT-4，最引人注目的是在“大(da)规模多任务语言理解”（MMLU）基(ji)准测试中胜(sheng)出。这一基(ji)准是衡量大(da)型语言模型能力的重要标尺。例如，它以评估(gu)57个学(xue)科领域的知识和(he)解决问题的熟练程度而闻名。
训练未(wei)来的AI模型
鉴于(yu)这些挑战(zhan)，AI公司正在寻找新的解决方案来训练语言模型，以应对不断上涨的成本。
其中的方法有多种，比如创建用于(yu)执行(xing)特定任务的较小模型，而其他一些公司正在试验创建自家的合(he)成数据来“投喂”AI系统。但到目前为止(zhi)，这方面还(hai)没有取得明确的突破。
例如，使(shi)用合(he)成数据的AI模型有时会“胡(hu)言乱语”，引发所(suo)谓的“模型崩溃”。
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责(ze)任编辑：刘(liu)明亮