模仿Jeff Dean神总结，前谷歌工程师分享「LLM开发秘籍」：每个开发者都应知道的数字！

本篇文章给大家分享《模仿Jeff Dean神总结，前谷歌工程师分享「LLM开发秘籍」：每个开发者都应知道的数字！》，覆盖了科技周边的常见基础知识，其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的，但希望通过这些问题，让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数)，从而弥补自己的不足，更好的掌握它。

最近，一位网友整理了一份「每个LLM开发者都应该知道的数字」，同时解释了这些数字为何重要，以及我们应该如何利用它们。

他在谷歌的时候，就有一份由传奇工程师Jeff Dean整理的文件，叫做「每个工程师都应该知道的数字」。

Jeff Dean：「每个工程师都应该知道的数字」

而对于LLM（Large Language Model）开发者来说，有一组类似的用于粗略估算的数字也是非常有用的。

Prompt

40-90%：在提示中添加「简明扼要」之后节省的成本

要知道，你是按照LLM在输出时用掉的token来付费的。

这意味着，让模型简明扼要（be concise）地进行表述，可以省下很多钱。

与此同时，这个理念还可以扩展到更多地方。

比如，你本来想用GPT-4生成10个备选方案，现在也许可以先要求它提供5个，就可以留下另一半的钱了。

1.3：每个词的平均token数

LLM是以token为单位进行操作的。

而token是单词或单词的子部分，比如「eating」可能被分解成两个token「eat」和「ing」。

一般来说，750个英文单词将产生大约1000个token。

对于英语以外的语言，每个词的token会有所增加，具体数量取决于它们在LLM的嵌入语料库中的通用性。

价格

考虑到LLM的使用成本很高，因此和价格相关的数字就变得尤为重要了。

~50：GPT-4与GPT-3.5 Turbo的成本比

使用GPT-3.5-Turbo大约比GPT-4便宜50倍。说「大约」是因为GPT-4对提示和生成的收费方式不同。

所以在实际应用时，最好确认一下GPT-3.5-Turbo是不是就足够完成你的需求。

例如，对于概括总结这样的任务，GPT-3.5-Turbo绰绰有余。

5：使用GPT-3.5-Turbo与OpenAI嵌入进行文本生成的成本比

这意味着在向量存储系统中查找某个内容比使用用LLM生成要便宜得多。

具体来说，在神经信息检索系统中查找，比向GPT-3.5-Turbo提问要少花约5倍的费用。与GPT-4相比，成本差距更是高达250倍！

10：OpenAI嵌入与自我托管嵌入的成本比

注意：这个数字对负载和嵌入的批大小非常敏感，因此请将其视为近似值。

通过g4dn.4xlarge（按需价格：1.20美元/小时），我们可以利用用HuggingFace的SentenceTransformers（与OpenAI的嵌入相当）以每秒约9000个token的速度进行嵌入。

在这种速度和节点类型下进行一些基本的计算，表明自我托管的嵌入可以便宜10倍。

6：OpenAI基础模型与微调模型查询的成本比

在OpenAI上，微调模型的成本是基础模型的6倍。

这也意味着，相比微调定制模型，调整基础模型的提示更具成本效益。

1：自我托管基础模型与微调模型查询的成本比

如果你自己托管模型，那么微调模型和基础模型的成本几乎相同：这两种模型的参数数量是一样的。

训练和微调

~100万美元：在1.4万亿个token上训练130亿参数模型的成本

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdf

LLaMa的论文中提到，他们花了21天的时间，使用了2048个A100 80GB GPU，才训练出了LLaMa模型。

假设我们在Red Pajama训练集上训练自己的模型，假设一切正常，没有任何崩溃，并且第一次就成功，就会得到上述的数字。

此外，这个过程还涉及到2048个GPU之间的协调。

大多数公司，并没有条件做到这些。

不过，最关键的信息是：我们有可能训练出自己的LLM，只是这个过程并不便宜。

并且每次运行，都需要好几天时间。

相比之下，使用预训练模型，会便宜得多。

< 0.001：微调与从头开始训练的成本费率

这个数字有点笼统，总的来说，微调的成本可以忽略不计。

例如，你可以用大约7美元的价格，微调一个6B参数的模型。

即使按照OpenAI对其最昂贵的微调模型Davinci的费率，每1000个token也只要花费3美分。

这意味着，如果要微调莎士比亚的全部作品（大约100万个单词），只需要花费四五十美元。

不过，微调是一回事，从头开始训练，就是另一回事了......

GPU显存

如果您正在自托管模型，了解GPU显存就非常重要，因为LLM正在将GPU的显存推向极限。

以下统计信息专门用于推理。如果要进行训练或微调，就需要相当多的显存。

V100：16GB，A10G：24GB，A100：40/80GB：GPU显存容量

了解不同类型的GPU的显存量是很重要的，因为这将限制你的LLM可以拥有的参数量。

一般来说，我们喜欢使用A10G，因为它们在AWS上的按需价格是每小时1.5到2美元，并且用有24G的GPU显存，而每个A100的价格约为5美元/小时。

2x 参数量：LLM的典型GPU显存要求

举个例子，当你拥有一个70亿参数的模型时，就需要大约14GB的GPU显存。

这是因为大多数情况下，每个参数需要一个16位浮点数（或2个字节）。

通常不需要超过16位精度，但大多数时候，当精度达到8位时，分辨率就开始降低（在某些情况下，这也可以接受）。

当然，也有一些项目改善了这种情况。比如llama.cpp就通过在6GB GPU上量化到4位（8位也可以），跑通了130亿参数的模型，但这并不常见。

~1GB：嵌入模型的典型GPU显存要求

每当你嵌入语句（聚类、语义搜索和分类任务经常要做的事）时，你就需要一个像语句转换器这样的嵌入模型。OpenAI也有自己的商用嵌入模型。

通常不必担心GPU上的显存嵌入占用多少，它们相当小，甚至可以在同一GPU上嵌入LLM。

>10x：通过批处理LLM请求，提高吞吐量

通过GPU运行LLM查询的延迟非常高：吞吐量为每秒0.2个查询的话，延迟可能需要5秒。

有趣的是，如果你运行两个任务，延迟可能只需要5.2秒。

这意味着，如果能将25个查询捆绑在一起，则需要大约10秒的延迟，而吞吐量已提高到每秒2.5个查询。

不过，请接着往下看。

~1 MB：130亿参数模型输出1个token所需的GPU显存

你所需要的显存与你想生成的最大token数量直接成正比。

比如，生成最多512个token（大约380个单词）的输出，就需要512MB的显存。

你可能会说，这没什么大不了的——我有24GB的显存，512MB算什么？然而，如果你想运行更大的batch，这个数值就会开始累加了。

比如，如果你想做16个batch，显存就会直接增加到8GB。

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