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        ChatGPT訓練及多場景推理成本測算

        放大字體  縮小字體 發布日期:2023-03-16 11:14:58    作者:馮琪詩    瀏覽次數:99
        導讀

        金選·核心觀點行業觀點2023年3月1日,OpenAI宣布開發者可通過API將ChatGPT和Wisper模型集成到他們的應用程序和產品中。本次ChatGPT API接入的模型名為GPT-3.5-turbo,只需0.2美分/千 Tokens。本文嘗試測算訓練和不

        金選·核心觀點

        行業觀點


        2023年3月1日,OpenAI宣布開發者可通過API將ChatGPT和Wisper模型集成到他們的應用程序和產品中。本次ChatGPT API接入的模型名為GPT-3.5-turbo,只需0.2美分/千 Tokens。本文嘗試測算訓練和不同推理場景之下的實際成本;未來隨著模型壓縮的持續發展,推理成本可能進一步降低,也有望大幅推動生成式模型在各個場景的大規模商用。我們的成本估算思路是:計算AI模型在進行訓練與推理時所需的浮點運算次數,與AI算力集群的平均算力 (以每秒浮點運算次數計) 做比,以此估算AI模型的訓練成本與推理成本。


        在通用大模型訓練方面,經測算,使用云計算時ChatGPT的訓練成本約為170萬美元,若自建AI算力中心進行模型訓練,訓練成本有望降至約51萬美元;在大模型推理方面,使用云計算時的ChatGPT每處理1,000Tokens信息需花費約0.177美分,自建AI算力中心有望將成本降至0.053美分。


        不同應用場景中AI模型面臨的任務復雜度有所不同,我們考慮模型緩存命中率、計算集群閑置率、模型壓縮等因素,綜合估算各典型場景下模型的推理成本:1)搜索引擎場景中,以新版Bing為例,完成一次搜索的成本約為1.73美分;2)辦公軟件融合ChatGPT后可支持文字生成、文字修改等功能,完成一次用戶需求的成本約為1.70美分;3)AI客服作為對話場景應用,有望率先實現B端落地。經測算,AI客服場景解決一次用戶需求的成本約為0.08美分。


        未來隨著模型壓縮技術的持續發展,推理成本可能進一步降低,也有望大幅推動生成式模型在各個場景的大規模商用。


        投資邏輯


        我們認為有海外場景的公司有可能率先與GPT-3.5-turbo進行對接,建議關注福昕軟件、萬興科技等海外營收占比較高的應用公司。


        風險提示
        海外基礎軟硬件使用受限;應用落地不及預期;行業競爭加劇風險。

         
        (文/馮琪詩)
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