OpenAI hay tự xây dựng: so sánh chi phí thực tế của việc tự lưu trữ các mô hình ngôn ngữ lớn
- Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-3 đang thu hút sự chú ý đáng kể, nhưng chi phí sử dụng chúng qua các dịch vụ như OpenAI khá đắt đỏ. Một số tổ chức đang cân nhắc tự lưu trữ LLM.
- Tự lưu trữ LLM đòi hỏi đầu tư đáng kể vào phần cứng, với chi phí dao động từ 100.000 đến hàng triệu USD. Chi phí điện năng hàng tháng cũng rất lớn, từ 10.000 đến 100.000 USD.
- Ngoài ra, việc tự lưu trữ còn đòi hỏi nhân sự kỹ thuật cao để triển khai và duy trì hệ thống, cũng như xử lý các vấn đề bảo mật và quyền riêng tư.
- Ngược lại, sử dụng dịch vụ của OpenAI chỉ tính phí dựa trên mức sử dụng thực tế, với mức giá khoảng 0,0004 USD cho 1.000 token (khoảng 750 từ). Điều này giúp tiết kiệm chi phí đầu tư ban đầu và vận hành.
- Tuy nhiên, khi sử dụng với khối lượng lớn, chi phí của OpenAI có thể vượt quá chi phí tự lưu trữ. Ví dụ, với 1 triệu yêu cầu mỗi tháng, chi phí của OpenAI là 400.000 USD, cao hơn nhiều so với chi phí tự lưu trữ.
- Các tổ chức cần cân nhắc kỹ lưỡng giữa chi phí, khả năng kiểm soát, tính bảo mật và linh hoạt khi quyết định giữa tự lưu trữ LLM hoặc sử dụng dịch vụ của OpenAI.
📌 So sánh chi phí thực tế của việc tự lưu trữ các mô hình ngôn ngữ lớn. Tự lưu trữ các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3 đòi hỏi chi phí đầu tư phần cứng từ 100.000 đến hàng triệu USD, cùng chi phí điện năng và nhân sự cao. OpenAI tính phí thấp hơn với mức sử dụng vừa phải, nhưng có thể đắt hơn khi sử dụng với quy mô lớn, lên tới 400.000 USD/tháng cho 1 triệu yêu cầu.
Citations:
[1] https://venturebeat.com/ai/openai-or-diy-unveiling-the-true-cost-of-self-hosting-llms/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
