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国金证券:计算机行业专题研究报告:ChatGPT 训练及多场景推理成本测算

发布者:wx****ed
2023-03-06
1 MB 8 页
SaaS 国金证券 ChatGPT
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国金证券:计算机行业专题研究报告:ChatGPT 训练及多场景推理成本测算.pdf
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行业观点2023年3月1日,OpenAI宣布开发者可通过API将ChatGPT和Wisper模型集成到他们的应用程序和产品中。本次ChatGPTAPI接入的模型名为GPT-3.5-turbo,只需0.2美分/千Tokens。本文尝试测算训练和不同推理场景之下的实际成本;未来随着模型压缩的持续发展,推理成本可能进一步降低,也有望大幅推动生成式模型在各个场景的大规模商用。我们的成本估算思路是:计算AI模型在进行训练与推理时所需的浮点运算次数,与AI算力集群的平均算力(以每秒浮点运算次数计)做比,以此估算AI模型的训练成本与推理成本。在通用大模型训练方面,经测算,使用云计算时ChatGPT的训练成本约为170万美元,若自建AI算力中心进行模型训练,训练成本有望降至约51万美元;在大模型推理方面,使用云计算时的ChatGPT每处理1,000Tokens信息需花费约0.177美分,自建AI算力中心有望将成本降至0.053美分。不同应用场景中AI模型面临的任务复杂度有所不同,我们考虑模型缓存命中率、计算集群闲置率、模型压缩等因素,综合估算各典型场景下模型的推理成本:1)搜索引擎场景中,以新版Bin

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