Chatgpt와 같은 인공지능 모델 학습 개발 기간과 비용 추정

 

 

 

목차

 

 

AI는 시각적 인식, 음성 인식, 의사 결정 등 인간의 지능이 정상적으로 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 개발을 말합니다.
인공지능은 작업 자동화, 향상된 의사 결정, 언어 처리 및 이미지 인식과 같은 영역의 기능 향상을 포함한 많은 이점을 가지고 있습니다.
ChatGPT는 OpenAI 이 만든 언어 모델입니다. 텍스트 생성, 챗봇 구축, 언어 번역 등이 가능합니다.

ChatGPT 모델을 교육하는 데 필요한 시간

ChatGPT와 같은 AI 모델을 훈련하는 것은 많은 양의 데이터를 제공하고 정확한 출력을 생성할 때까지 매개 변수를 미세 조정하는 것을 포함합니다.

 

필요한 시간에 영향을 미치는 요인

• 모델이 학습해야 하는 데이터가 많을수록 교육에 더 많은 시간이 소요됩니다.
• 모델 아키텍처의 복잡성은 교육 시간에 영향을 미칩니다.
• 학습에 사용할 수 있는 GPU 또는 CPU의 유형과 수는 모델을 학습하는 데 걸리는 시간에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

위에 나열된 요인에 따라 ChatGPT 모델을 교육하는 데 필요한 시간은 며칠에서 몇 주까지입니다.
정확한 시간은 사용 가능한 데이터 크기 및 계산 리소스와 같은 각 교육 시나리오의 세부 사항에 따라 달라집니다.

 

 

 

ChatGPT 모델 학습 비용

 

• 하드웨어 비용: 교육에 사용되는 GPU 또는 CPU의 비용은 GPU 또는 CPU의 유형과 수에 따라 수천 달러에서 수만 달러까지 다양할 수 있습니다.
• 클라우드 컴퓨팅 비용 : AWS 또는 Google Cloud와 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 교육을 수행하는 경우 데이터의 크기와 교육 프로세스 기간에 따라 비용이 수백 달러에서 수천 달러까지 소요될 수 있습니다.
• 데이터 스토리지 비용 : 교육에 사용되는 데이터 저장 비용은 데이터 크기에 따라 수백 달러에서 수천 달러까지 다양할 수 있습니다.
• 전기 요금 : 훈련 과정에서 사용되는 전기의 비용은 장소, 사용되는 전기의 양, 그리고 그 지역의 전기 비용에 따라 수백 달러에서 수천 달러까지 다양할 수 있습니다.

 

ChatGPT와 같은 AI 모델을 훈련시키는 것은 총 비용이 수만 달러에서 수십만 달러에 달할 수 있지만, 장기적으로 그것이 가져오는 이익은 비용을 능가할 수 있습니다.
자동화 및 효율성 향상, 의사 결정 개선, 기능 향상 등의 요인이 기업 및 조직에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

 

 

대안 : 사전 학습 모델(Pre-trained Model) 사용

사전 학습 모델 설명

• 사전 학습 모델은 대규모 데이터 세트에 대해 이미 훈련된 AI 모델입니다.
• 이러한 모델은 모델을 처음부터 교육하는 대신 새로운 프로젝트의 시작점으로 사용할 수 있습니다.

 

사전 학습 모델을 사용과 비교

• 모델을 처음부터 교육하려면 상당한 시간과 리소스가 필요할 뿐만 아니라 대규모 데이터 세트도 필요합니다.
• 사전 훈련된 모델을 사용하면 시간을 절약하고 비용을 절감할 수 있습니다. 사용할 준비가 되어 있고 미세 조정 작업이 덜 필요하기 때문입니다.
• 그러나 사전 훈련된 모델이 항상 특정 요구 사항을 충족하거나 처음부터 훈련된 모델만큼 잘 수행되는 것은 아닙니다.

 

사전 학습 모델을 사용하는 것은 처음부터 모델을 훈련하는 것에 대한 비용 효율적인 대안이 될 수 있지만, 시간과 정확성 사이의 균형을 고려해야 합니다.
이 둘 중에서 어떤 것을 선택할지는 프로젝트의 구체적인 요구사항과 목표에 따라 달라집니다.