LLMflation: Chi phí suy luận cho LLM giảm chóng mặt

LLMflation: Chi phí suy luận cho LLM giảm nhanh chóng

Mục lục:

1. LLMflation là gì?
2. Phương pháp luận
3. Kết quả: Chi phí giảm 10 lần mỗi năm
4. Liệu giá LLM có tiếp tục giảm?
5. Tác động của giá giảm
6. Kết luận

1. LLMflation là gì?

LLMflation là thuật ngữ dùng để mô tả xu hướng giảm nhanh chóng chi phí suy luận cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Tương tự như cách định luật Moore và Dennard scaling đã thúc đẩy cuộc cách mạng PC, LLMflation là động lực cho cuộc cách mạng AI.

2. Phương pháp luận

Để xác định xu hướng LLMflation, bài báo đã sử dụng điểm số MMLU (Multitask Language Understanding) của LLMs. Điểm số này cho phép so sánh hiệu suất của các LLM với nhau. Bài báo đã thu thập dữ liệu giá lịch sử của các mô hình từ OpenAI, Anthropic và Meta's Llama.

3. Kết quả: Chi phí giảm 10 lần mỗi năm

Kết quả cho thấy chi phí suy luận cho LLMs đang giảm với tốc độ chóng mặt. Cụ thể, cho một LLM có hiệu suất tương đương, chi phí giảm 10 lần mỗi năm.

Ví dụ, GPT-3 khi được công bố vào năm 2021 có giá $60/triệu tokens. Hiện nay, Llama 3.2 3B từ Together.ai chỉ có giá $0.06/triệu tokens, tương đương với mức giảm 1.000 lần.

4. Liệu giá LLM có tiếp tục giảm?

Tốc độ giảm giá có thể thay đổi trong tương lai. Tuy nhiên, nhiều yếu tố góp phần vào xu hướng LLMflation, bao gồm:

• Hiệu suất ngày càng cao của GPU.
• Kỹ thuật lượng tử hóa mô hình (model quantization).
• Tối ưu hóa phần mềm.
• Mô hình nhỏ hơn.
• Tinh chỉnh hướng dẫn (instruction tuning) tốt hơn.
• Mô hình mã nguồn mở.

Do đó, chi phí suy luận cho LLMs nhiều khả năng sẽ tiếp tục giảm, nhưng tốc độ có thể chậm lại.

5. Tác động của giá giảm

Sự giảm giá nhanh chóng của chi phí suy luận cho LLM mang lại nhiều lợi ích cho AI:

• Mở ra nhiều ứng dụng mới.
• Giảm chi phí vận hành cho các ứng dụng AI.
• Thúc đẩy sự phát triển của các công ty khởi nghiệp AI.

6. Kết luận

LLMflation là một xu hướng đáng chú ý, tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của AI. Với chi phí suy luận giảm nhanh chóng, AI sẽ ngày càng trở nên phổ biến và tạo ra những ứng dụng đột phá trong tương lai.