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像OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini Ultra这样的高级AI模(mo)型，训练它们通常需要数百万美元的费用，且该(gai)成(cheng)本还在迅(xun)速上升。
随着计算(suan)需求的增加，训练它们所需的计算(suan)能力的费用也在飙升。为此(ci)，AI公(gong)司(si)正在重(zhong)新考虑如何训练这些(xie)生成(cheng)式AI系统。在许多情况下(xia)，这些(xie)策略(lue)包括在当前的增长轨迹下(xia)降低计算(suan)成(cheng)本。
训练成(cheng)本是如何确定(ding)的？
斯坦福大(da)学与研(yan)究公(gong)司(si)Epoch AI合作，根据云计算(suan)租金估算(suan)了AI模(mo)型的训练成(cheng)本。双方所分析的关(guan)键(jian)因素包括模(mo)型的训练时长、硬件的利用率和训练硬件的价值。
尽(jin)管许多人猜测，训练AI模(mo)型的成(cheng)本变得越来越高，但缺乏全面的数据来支持(chi)这些(xie)说法。而斯坦福大(da)学发布(bu)的《2024年(nian)AI指数报(bao)告》正是支持(chi)这些(xie)说法的罕见来源之一。
不断膨胀的训练成(cheng)本
下(xia)表展(zhan)示了自2017年(nian)以来，经通胀调整后的主(zhu)要AI模(mo)型的培训成(cheng)本：
去年(nian)，OpenAI的GPT-4培训成(cheng)本估计为7840万美元，远高于谷歌PaLM （540B） 的训练成(cheng)本。谷歌PaLM较GPT-4仅早一年(nian)推出，但训练成(cheng)本为1240万美元。
相比之下(xia)，2017年(nian)开发的早期AI模(mo)型Transformer的训练成(cheng)本为930美元。该(gai)模(mo)型在塑造当前所使用的许多大(da)型语言(yan)模(mo)型的体系结构方面起着基础性(xing)作用。
谷歌的AI模(mo)型Gemini Ultra的训练成(cheng)更高，达到了惊人的1.91亿(yi)美元。截至2024年(nian)初，该(gai)模(mo)型在几(ji)个指标上都超(chao)过(guo)了GPT-4，最引(yin)人注目的是在“大(da)规模(mo)多任务语言(yan)理解”（MMLU）基准测试(shi)中胜出。这一基准是衡量大(da)型语言(yan)模(mo)型能力的重(zhong)要标尺。例如，它以评估57个学科(ke)领域的知识和解决问题的熟练程度(du)而闻(wen)名。
训练未来的AI模(mo)型
鉴于这些(xie)挑战(zhan)，AI公(gong)司(si)正在寻找新的解决方案来训练语言(yan)模(mo)型，以应对不断上涨的成(cheng)本。
其中的方法有多种(zhong)，比如创建用于执行特定(ding)任务的较小模(mo)型，而其他一些(xie)公(gong)司(si)正在试(shi)验创建自家的合成(cheng)数据来“投喂”AI系统。但到目前为止，这方面还没有取得明确的突破。
例如，使用合成(cheng)数据的AI模(mo)型有时会“胡言(yan)乱语”，引(yin)发所谓的“模(mo)型崩溃”。
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责任编辑：刘明亮