各大AI模型训练成本大比拼:谷歌Gemini Ultra高达1.9亿美元
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各大AI模型训练成本大比拼:谷歌Gemini Ultra高达1.9亿美元
像OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini Ultra如许的高级AI模子,练习它们凡是需要数百万美元的费用,且该本钱还在敏捷上升。 跟着计较需求的增添,练习它们所需的计较能力的费用也在飙升。为此,AI公司正在从头斟酌若何练习这些生成式AI系统。在很多环境下,这些策略包罗在当前的增加轨迹降落低计较本钱。 练习本钱是若何肯定的? 斯坦福年夜学与研究公司Epoch AI合作,按照云计较房钱估算了AI模子的练习本钱。两边所阐发的要害身分包罗模子的练习时长、硬件的操纵率和练习硬件的价值。 虽然很多人猜想,练习AI模子的本钱变得愈来愈高,但缺少周全的数据来撑持这些说法。而斯坦福年夜学发布的《2024年AI指数陈述》恰是撑持这些说法的罕有来历之一。 不竭膨胀的练习本钱 下表展现了自2017年以来,经通胀调剂后的首要AI模子的培训本钱: 客岁,OpenAI的GPT-4培训本钱估量为7840万美元,远高于谷歌PaLM (540B) 的练习本钱。谷歌PaLM较GPT-4仅早一年推出,但练习本钱为1240万美元。 比拟之下,2017年开辟的初期AI模子Transformer的练习本钱为930美元。该模子在塑造当前所利用的很多年夜型说话模子的系统布局方面起着根本性感化。 谷歌的AI模子Gemini Ultra的练习成更高,到达了惊人的1.91亿美元。截至2024年头,该模子在几个指标上都跨越了GPT-4,最惹人注视的是在“年夜范围多使命说话理解”(MMLU)基准测试中胜出。这一基准是权衡年夜型说话模子能力的主要标尺。例如,它以评估57个学科范畴的常识息争决问题的谙练水平而著名。 练习将来的AI模子 鉴于这些挑战,AI公司正在寻觅新的解决方案来练习说话模子,以应对不竭上涨的本钱。 此中的方式有多种,好比建立用于履行特定使命的较小模子,而其他一些公司正在实验建立自家的合成数据来“投喂”AI系统。但到今朝为止,这方面还没有获得明白的冲破。 例如,利用合成数据的AI模子有时会“胡说八道”,激发所谓的“模子解体”。 .app-kaihu-qr {text-align: center;padding: 20px 0;} .app-kaihu-qr span {font-size: 18px; line-height: 31px;display: block;} .app-kaihu-qr img {width: 170px;height: 170px;display: block;margin: 0 auto;margin-top: 10px;} 股市回暖,抄底炒股先开户!智能定投、前提单、个股雷达……送给你>>。
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