为何GPT变‘亲民’？AI大模型降价的背后秘密及未来趋势你了解吗?

学会提问 2年前 (2023) lida

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文章主题：GPT-4, ChatGPT, AI技术, 价格下降

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🚀 AI价格亲民化趋势渐显！为何GPT等巨模日渐普及且成本骤降？🔍首先，科技进步带来的规模化生产是关键。随着技术成熟和生产线优化，像GPT这样的大型模型不再局限于少数实验室的昂贵实验，而是能够大规模生产，降低了单个模型的成本。📈其次，市场竞争与政策引导也起到了推动作用。越来越多的企业加入AI研发，价格战自然不可避免，这使得消费者能以相对较低的价格获取高质量服务。🤝再者，开源和社区支持的发展使得技术复制变得更加容易，降低了创新门槛，也让AI技术的普及成为可能。💻最后，AI技术的进步和应用范围的扩大，意味着更多的需求，而需求越大，价格自然趋于合理。📊总的来说，AI大模型价格亲民化是科技进步、市场竞争与政策扶持共同作用的结果，未来我们期待看到更多实惠且高效的AI产品服务于大众。🎉

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1.为什么像GPT这样的大型AI模型变得越来越便宜，其他的主流模型是否也会顺应这个降价的趋势？

大模型越来约便宜主要是由于技术的不断进步和竞争的加剧。OpenAI 表示，gpt-3.5-turbo与ChatGPT产品使用的是相同的模型，它的费用是1000 tokens（约750个词）只需要0.002美元，将GPT-3.5使用成本降低90%。“turbo”代号指的是GPT-3.5的优化、响应速度更快的版本。Open AI 成本的大幅下降可能来自于多方面的优化，包括模型架构的调整、算法算力和 GPU 的优化、业务层的优化、模型层优化、量化优化、kernel 层优化、编译器层优化等等。模型架构的调整主要是指通过剪枝、量化、微调等技术来精简模型的大小，帮助提高模型的性能和准确度的同时，也可以减少模型的计算量和参数量，降低推理时间和成本。算法算力和 GPU 的优化是通过使用高效的算法和GPU 并行计算来加速计算，提高计算效率。业务层优化是指优化整个系统性能，如使用缓存技术和预测技术等降低延迟和重复调用，从而提高系统的性能和效率。模型层优化可以通过优化网络结构来降低训练和推理的时间和成本。量化优化通过使用低精度计算来降低计算量和参数量。编译器层优化通过使用高效的编译器来优化代码的执行，从而提高计算效率。另外，由于越来越多的公司和研究机构涉足AI大模型领域，如google的LaMDA（137B）和PaLM（540B），DeepMind的Gopher（280B）、BigScience的BLOOM（175B）、Meta的OPT（175B）、英伟达的TNLG v2（530B）以及清华大学的GLM-130B（130B）等，导致市场竞争变得激烈，同时价格竞争也开始变得激烈。这个因素导致AI模型价格不断下降。(括号中的数字表示这些AI模型的参数量)其他主流的模型是否会顺应这个降价趋势取决于这些模型的规模、性能和需求。如果这些模型的规模和性能与GPT-3模型相当，且市场需求强烈，那么它们也有可能经历价格下降趋势，但是，如果这些模型的规模较小、性能较低，或者市场需求不强，那么它们的价格可能不会大幅下降。长期来看，随着技术的不断发展，以及软硬件技术的进步，处理大量数据和训练模型所需的成本会逐渐降低，大语言模型的价格可能会有所下降。另外，随着越来越多的公司和组织开始使用大语言模型，市场竞争也会推动价格的下降。当然，具体的降价幅度和时间是无法确定的，因为它还取决于市场的供给关系及模型的质量。当然，对于一些高端模型的价格可能会继续保持高价位，因为对于高质量、高性能和高附加值应用场景的模型，可能需要更多的计算资源和专业知识来支持。

🌟当然，AI技术的降价并不意味着性能的退步。实际上，随着技术的进步和优化，这些大模型在处理复杂任务时的能力往往在提升中。就像科技界的摩尔定律那样，OpenAI CEO Sam Altman提出的AI‘摩尔定律’（每18个月翻倍的智能总量）虽然引发了讨论，但其背后的逻辑是合理的。我们看到，通过持续的研发投入和计算能力的爆炸式增长，AI模型的智能化水平正以惊人的速度发展。🚀对于价格下降，这更多的是市场竞争的结果，使得AI技术更加普及和亲民。消费者可以享受到更优质的服务，同时，这也推动了整个行业的创新和效率提升。💻当然，要评估这个定律是否完全准确，需要结合具体的数据和时间线来分析。但毋庸置疑的是，AI的智能化之路正在疾驰，我们期待看到更多的技术突破和应用革新。🚀

🌟🚀新AI时代已来临！随着成本的大幅降低和数据应用的普及，AI的学习素材如雨后春笋般涌现，推动其能力不断提升。从2022年起，全球互联网环境正经历一场深度的智能化浪潮，不再是图像AI一枝独秀，语言模型类AI犹如大脑中枢，广泛且深远地影响着每个角落。然而，硬件瓶颈仍是个关键挑战，特别是GPU性能和供应对AI的发展至关重要。因此，AI与芯片的摩尔定律紧密相连，共同塑造未来智能世界。🌍💻

3.推动AI大模型成本下降的一些关键因素是什么？

1)算法的改进：新的算法和技术会不断的迭代和提出，新的算法能更高效地使用计算资源和数据，从而减少训练和推理的成本；2)硬件的改进：随着硬件技术提升，例如GPU和TPU等专用芯片的出现，可以提供更高效的计算能力，加速训练和推理过程，从而降低成本；3)数据集的规模：数据是AI训练的关键，更大更优质的数据集能够提供更多的信息，从而提高模型的准确性和泛化能力，同时也可以通过更高效的数据处理和存储技术来降低数据成本；4)可重用的预训练模型：预训练模型已经成为训练大模型的重要方式，例如BERT和GPT等预训练模型已经充分验证了他们的能力。这些模型可以作为基础模型来训练其他模型，从而减少训练时间和成本；5)分布式计算：将训练过程分解为多个任务并在多台计算机上运行，可以大大缩短训练时间和成本。