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性能與成本：大語言模型競爭的核心驅(qū)動力
思瀚產(chǎn)業(yè)研究院    2024-11-16

大語言模型的競爭主要集中在兩個核心要素上：性能和成本。性能決定了模型能夠處理的任務復雜度和準確性，而成本則影響模型的商業(yè)可行性和普及程度。這兩者的平衡將直接影響大語言模型在市場上的競爭力與應用廣度。

硬件性能的提升與軟件算法的創(chuàng)新共同推動了大語言模型的不斷提升。在硬件方面，GPU 性能的增強顯著提升了模型的訓練和推理能力，得益于半導體工藝的進步和持續(xù)的 GPU 設計創(chuàng)新，這使得復雜任務的處理更快速高效。

軟件方面，創(chuàng)新算法如 Chinchilla 的最優(yōu)縮放、人類反饋強化學習（RLHF）、推測解碼（Speculative Decoding）和 Flash Attention 等，為大模型的發(fā)展注入了新的活力。例如，Chinchilla 通過合理分配模型大小和訓練數(shù)據(jù)量，優(yōu)化了有限計算資源下的模型訓練；Llama2 利用RLHF 方法，確保輸出更符合用戶期望；推測解碼實現(xiàn)了推理速度的顯著提升；而Flash Attention則通過優(yōu)化注意力機制，提高了 GPT 模型的訓練速度。這些因素的結(jié)合使得大語言模型在性能和效率上不斷取得突破。

隨著訓練成本的不斷下降，AIGC 的應用正變得越來越普及。賴特定律（Wright's Law）表明，當一種產(chǎn)品的累計產(chǎn)量翻倍時，其單位成本將下降一個固定百分比。在 AIGC 領域，尤其是大模型訓練中，GPU 硬件性能的提升和算法優(yōu)化對成本降低起到了關(guān)鍵作用。

根據(jù)ARK 的分析，隨著硬件技術(shù)的不斷進步，AI 相對計算單元（RCU）的成本預計每年將降低53%，而模型算法的增強預計每年可使訓練成本降低 47%。預計到 2030 年，硬件和軟件的融合將使AIGC 訓練成本以每年 75%的速度下降。這一顯著的成本降低將推動AIGC技術(shù)的普及與經(jīng)濟性，從而促進 AIGC 的廣泛應用和創(chuàng)新。

隨著 LLM 公司之間競爭的加劇，AIGC 的推理成本正迅速降低。AIGC模型在處理輸入和輸出時，其計算資源消耗與輸入輸出的數(shù)據(jù)量成正比，費用計算基于輸入輸出的 Token 數(shù)量，這種計費方式為不同用戶提供了靈活性。

以 OpenAI 為例，在過去兩年里，它將 API 訪問成本降低了99%。具體來看，GPT-3 的 API 推理成本從 2021 年的每千 Token 0.06 美元降至2022年的0.02美元，降幅達 66%。到 2023 年，GPT-3.5 Turbo 的API 推理成本與2021年相比下降了 86%。同時，GPT-4 Turbo 的 API 推理成本與GPT-4-32k 相比降低了92%，其成本甚至低于一年前的 GPT-3。

值得注意的是，這一推理成本的降低是在提供更長的上下文、更低的延遲和更新知識截止日期的情況下實現(xiàn)的。微軟CEO 納德拉認為，與摩爾定律類似，AI 領域也存在 Scaling Law（尺度定律），在AI 時代，衡量單位是“每美元每瓦特的 Token 數(shù)”。這種競爭態(tài)勢將進一步推動AIGC 技術(shù)的普及與應用。

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