像OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini Ultra这么的高等AI模子，教师它们频繁需要数百万好意思元的用度，且该老本还在飞速上升。

　　跟着算计需求的增多，教师它们所需的算计才能的用度也在飙升。为此，AI公司正在从头商酌若何教师这些生成式AI系统。在许厚情况下，这些政策包括在现时的增长轨迹下镌汰算计老本。

　　教师老本是若何详情的？

　　斯坦福大学与扣问公司Epoch AI互助，凭证云算计房钱估算了AI模子的教师老本。两边所分析的关键要素包括模子的教师时长、硬件的哄骗率和教师硬件的价值。

　　尽管很多东说念主料想，教师AI模子的老本变得越来越高，但缺少全面的数据来支撑这些说法。而斯坦福大学发布的《2024年AI指数论述》恰是支撑这些说法的荒僻开首之一。

　　束缚扩张的教师老本

　　下表展示了自2017年以来，经通胀障碍后的主要AI模子的培训老本：

　　前年，OpenAI的GPT-4培训老本臆想为7840万好意思元，远高于谷歌PaLM （540B） 的教师老本。谷歌PaLM较GPT-4仅早一年推出，但教师老本为1240万好意思元。

　　比较之下，2017年建造的早期AI模子Transformer的教师老本为930好意思元。该模子在塑造现时所使用的很多大型谈话模子的体绑缚构方面起着基础性作用。

　　谷歌的AI模子Gemini Ultra的教师成更高，达到了惊东说念主的1.91亿好意思元。抑止2024年头，该模子在几个想象上皆逾越了GPT-4，最引东说念主耀眼的是在“大界限多任务谈话瓦解”（MMLU）基准测试中胜出。这一基准是揣度大型谈话模子才能的病笃标尺。举例，它以评估57个学科领域的学问和惩处问题的老到流程而盛名。

　　教师异日的AI模子

　　鉴于这些挑战，AI公司正在寻找新的惩处决议来教师谈话模子，以嘱咐束缚上升的老本。

　　其中的重要有多种，比如创建用于推行特定任务的较小模子，而其他一些公司正在锤真金不怕火创建自家的合成数据来“投喂”AI系统。但到当今为止，这方面还莫得获取明确的冲破。

　　举例，使用合成数据的AI模子或然会“言三语四”，激励所谓的“模子崩溃”。

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