训练人工智能模型的成本有多高？ 根据研究公司Epoch AI发布的数据，在过去的一年里，人工智能模型的训练成本出现了爆炸式增长。这一发展表明，人工智能模型在短时间内变得多么复杂和强大。去年3月，OpenAl发布了ChatGPT-4，开启了全球人工智能的热潮。谷歌紧随其后，于去年12月推出了先进的人工智能模型Gemini。 根据Epoch AI发布的消息，这两个系统的训练成本都比以前的人工智能模型高得多，它们的开发可能要花费数亿美元。Gemini是一个可以输入文本、语音命令和图像的大型语言模型，据报道，培训成本在3000万到1.91亿美元之间，这还不包括员工工资。Epoch AI的数据显示，这些费用可能占最终价格的29%至49%。最新版本的ChatGPT-4的技术开发成本为4100万至7800万美元。OpenAl首席执行官萨姆·奥特曼(Sam Altman)过去曾表示，该模型的成本超过1亿美元，证实了这一计算。 回顾过去，早期人工智能模型的成本要低得多。ChatGPT-3在2020年的制造成本仅为200万至400万美元左右，而Gemini的前身PaLM在2022年的训练成本在300万至1200万美元之间，仅考虑计算成本。即使在这些价格点上，对于传统上活跃于人工智能研究的学术机构或其他公共机构来说，跟上尖端人工智能的发展可能也很困难。 虽然ChatGPT-4在2023年秋季进行了更新，以支持语音和图像，但顾名思义，ChatGPT-4是基于其中心文本输入开始的，而Gemini及其应用程序从一开始就被设计为多模式llm。这就解释了为什么ChatGPT最初的培训成本可能更低。另一方面，Gemini对应用交付的总体关注——例如，提示用户用智能手机拍照，挑选照片中的功能并对其进行分析——可能会导致更高的成本。 #谈论AI技术# #评论人工智能# #畅论人工智能# #训练AI成本#
