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GPT-4的使用成本，竟然是GPT-3.5的50倍之多；

而讓大語(yǔ)言模型同時(shí)處理25個(gè)請(qǐng)求的時(shí)間，僅是處理單個(gè)請(qǐng)求的2倍……

這些數(shù)據(jù)聽(tīng)上去可能有些出乎意料，但都是真實(shí)的。

它們出自一篇名為《大語(yǔ)言模型（LLM）開(kāi)發(fā)者必須知道的數(shù)字》的GitHub文章。

文章發(fā)布之后僅1天，便獲得了1200次星標(biāo)。

文章基于真實(shí)的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，介紹了提示工程、硬件資源、價(jià)格等方面的數(shù)據(jù)。

就算沒(méi)有成為開(kāi)發(fā)者的打算，拿來(lái)擴(kuò)充一下知識(shí)儲(chǔ)備也是極好的。

都有哪些數(shù)字值得關(guān)注

我們不妨先來(lái)看一下文章作者制作的速覽圖表：

接下來(lái)，我們就來(lái)詳細(xì)介紹一下這些數(shù)據(jù)。

提示工程

40-90%：在提示詞中加入“Be Concise”節(jié)約的成本

使用LLM是按照回復(fù)的token數(shù)量付費(fèi)的，因此讓LLM的回答簡(jiǎn)明扼要可以節(jié)約成本。

在提示詞中加入“Be Concise”（答案簡(jiǎn)明些），可以節(jié)約40-90%的成本。

1.3：每個(gè)單詞的平均token數(shù)

LLM是對(duì)token進(jìn)行操作的，token可能包含完整單詞或其中的一部分。

如“eating”是由“eat”和后綴“ing”兩個(gè)token組成。

一篇750詞的英文文章中大約含有1000個(gè)token。

而對(duì)于其他語(yǔ)言，每個(gè)詞所含的token數(shù)量可能更多。

價(jià)格

價(jià)格數(shù)據(jù)會(huì)存在波動(dòng)，本節(jié)的價(jià)格數(shù)據(jù)主要參考OpenAI，但其他公司數(shù)據(jù)也相似。

約50倍：GPT-4與GPT-3.5花費(fèi)的比值

效果上，GPT-4的表現(xiàn)明顯好于GPT-3.5，但其成本約為后者的50倍之多。

因此，對(duì)于諸如總結(jié)這類GPT-3.5也能出色完成的任務(wù)，可以考慮不使用更昂貴的GPT-4。

5倍：GPT-3.5-Turbo生成與使用OpenAI embedding的成本比

諸如“美國(guó)的首都是哪里”這類可以通過(guò)檢索得到答案的問(wèn)題，讓LLM生成答案的成本是檢索的5倍。

而如果使用GPT-4，成本差異將高達(dá)250倍。

10倍：OpenAI embedding與自建embedding的成本比

這一數(shù)字為大約數(shù)值，實(shí)際情況可能隨著embedding的規(guī)模而變化。

6倍：微調(diào)版與基本版OpenAI模型的成本比值

盡管成本較為昂貴，但對(duì)基本OpenAI模型的微調(diào)是有意義的。

對(duì)基本模型進(jìn)行微調(diào)的效益明顯高于定制模型。

1倍：自建模型是否進(jìn)行微調(diào)的成本比

由于參數(shù)量相同，是否進(jìn)行微調(diào)對(duì)自建模型的成本幾乎沒(méi)有影響。

訓(xùn)練與微調(diào)

約100萬(wàn)美元：在1.4萬(wàn)億token上訓(xùn)練130億參數(shù)模型的成本

這一數(shù)字是建立在一切工作都十分順利、沒(méi)有發(fā)生崩潰的前提下計(jì)算出的。

Meta的大語(yǔ)言模型LLaMA的論文當(dāng)中顯示，用2048塊80GB A100 GPU進(jìn)行訓(xùn)練LLaMA一共花費(fèi)了21天。

<0.001：微調(diào)與從頭開(kāi)始訓(xùn)練的成本比

這一數(shù)據(jù)有一些籠統(tǒng)，但微調(diào)的成本幾乎可以忽略不計(jì)。

對(duì)一個(gè)60億參數(shù)模型進(jìn)行微調(diào)的成本大約是7美元。

即使是最貴的OpenAI模型Davinci，1000個(gè)token的微調(diào)成本也只有3美分。

相對(duì)于對(duì)一部莎士比亞全集進(jìn)行微調(diào)也只需要40美元。

GPU消耗

如果你要自建模型，了解其GPU消耗十分重要。

本節(jié)所列數(shù)據(jù)僅是推理過(guò)程所消耗的資源量，訓(xùn)練和微調(diào)過(guò)程還需要更多資源。

V100: 16GB, A10G: 24GB, A100: 40/80GB：GPU內(nèi)存大小

GPU內(nèi)存大小決定了LLM的參數(shù)量上限。

24GB的A10G在亞馬遜云服務(wù)中的價(jià)格為1.5-2美元每小時(shí)。

參數(shù)量的2倍：LLM的典型GPU內(nèi)存需求

例如，7B參數(shù)量的LLM需要消耗14GB的GPU內(nèi)存。

這是因?yàn)榇蠖鄶?shù)時(shí)候，每個(gè)參數(shù)需要16bit浮點(diǎn)空間。

通常情況下不需要使用超過(guò)16bit的精度，8bit則會(huì)顯著降低結(jié)果精準(zhǔn)度。

約1GB：嵌入式模型的典型GPU內(nèi)存需求

嵌入式模型消耗的本地GPU資源是很小的。

甚至可以在一塊GPU上同時(shí)運(yùn)行多個(gè)嵌入式模型。

超過(guò)10倍：批量處理LLM請(qǐng)求帶來(lái)的吞吐量改善

在GPU上運(yùn)行LLM時(shí)往往會(huì)有較大延遲。

一次請(qǐng)求消耗的時(shí)間可能長(zhǎng)達(dá)5秒，相對(duì)于每秒僅能處理0.2個(gè)。

但如果同時(shí)發(fā)送兩個(gè)請(qǐng)求，消耗的時(shí)間約為5.2秒。

而將25個(gè)請(qǐng)求捆綁發(fā)出的耗時(shí)約為10秒，相對(duì)于每秒可處理2.5個(gè)請(qǐng)求。

約1MB：130億參數(shù)模型輸出1個(gè)token所需的GPU內(nèi)存

內(nèi)存消耗量與生成token數(shù)成正比。

512個(gè)token（約380個(gè)英文單詞）需要消耗512MB的空間。

作者簡(jiǎn)介

這篇文章的作者來(lái)自開(kāi)源人工智能框架Ray的開(kāi)發(fā)公司Anyscale。

主要貢獻(xiàn)者是Google前首席工程師Waleed Kadous。

他也曾擔(dān)任Uber CTO辦公室工程戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人。

其中一位華人合作者是Google前員工Huaiwei Sun。

他來(lái)自江蘇昆山，本科畢業(yè)于上海交通大學(xué)工業(yè)設(shè)計(jì)專業(yè)。

期間，他參加了耶魯大學(xué)summer school并取得了滿績(jī)。

此后他取得了佐治亞理工學(xué)院碩士學(xué)位，研究方向?yàn)槿藱C(jī)交互。

此外還有其他作者也參與了這篇文章的工作，未來(lái)也可能有更多人加入。

參考鏈接：
[1]https://github.com/ray-project/llm-numbers
[2]https://www.linkedin.com/in/scottsun94/