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ChatGPT訓(xùn)練成本測算-總成本持續(xù)提升同級別參數(shù)消耗量將顯著下降 |
| 編輯： 來源：國海證券 時間：2023/3/25 |
隨著參數(shù)量快速膨脹，算力成本會持續(xù)上升； 但隨著模型壓縮、蒸餾等，同參數(shù)量J別的模型算力消耗量會顯著下降。 數(shù)據(jù)獲�。弘S著應(yīng)用較快數(shù)據(jù)反哺，數(shù)據(jù)獲取邊際成本將下降； 數(shù)據(jù)標(biāo)注：有兩個方向，一是無監(jiān)督學(xué)習(xí)流行、標(biāo)注自動化提升，數(shù)據(jù)標(biāo)注成本下降；而是對于 專業(yè)L域、圖像視頻等復(fù)雜數(shù)據(jù)標(biāo)注需求提升。 隨著數(shù)據(jù)量快速膨脹，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集需求越來越大，數(shù)據(jù)存儲成本也將相應(yīng)提升。 AI資產(chǎn)復(fù)用、自動化程度提升，規(guī)模效應(yīng)，單位人力成本下降
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