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拿投资和赚钱之前，要先去了解下成本。
来源：OneFlow
原文地址： https://sunyan.substack.com/p/the-economics-of-large-language-models
作者： Sunyan
翻译：杨婷、徐佳渝、贾川
原标题：ChatGPT 背后的经济账
ChatGPT 能否取代 Google、百度这样的传统搜索引擎？为什么中国不能很快做出 ChatGPT？当前，对这些问题的探讨大多囿于大型语言模型（LLM）的技术可行性，忽略或者非常粗糙地估计了实现这些目标背后的经济成本，从而造成对 LLM 的开发和应用偏离实际的误判。
本文作者从经济学切入，详细推导了类 ChatGPT 模型搜索的成本、训练 GPT-3 以及绘制 LLM 成本轨迹的通用框架，为探讨 LLM 成本结构和其未来发展提供了可贵的参考视角。
重点概览：
LLM 驱动的搜索已经在经济上可行： 粗略估计，在现有搜索成本结构的基础上，高性能 LLM 驱动搜索的成本约占当下预估广告收入/查询的 15%。 但经济可行并不意味着经济合理： LLM 驱动搜索的单位经济性是有利可图的，但对于拥有超 1000 亿美元搜索收入的现有搜索引擎来说，添加此功能可能意味着超 100 亿美元的额外成本。 其他新兴的 LLM 驱动业务利润很高： 比如 Jasper.ai 使用 LLM 生成文案，很可能有 SaaS 服务那样的毛利率（超 75%）。 对于大公司而言，训练 LLM（即使是从头开始）的成本并不高： 如今，在公有云中训练 GPT-3 仅需花费约 140 万美元，即使是像 PaLM 这样最先进的模型也只需花费约 1120 万美元。 LLM 的成本可能会显著下降： 自 GPT-3 发布的两年半时间里，与 GPT-3 性能相当的模型的训练和推理成本下降了约 80%。 数据是 LLM 性能的新瓶颈： 与增加高质量训练数据集的大小相比，增加模型参数的数量能获得的边际收益越来越小。01
动机
LLM 的惊人表现引发了人们的广泛猜想，这些猜想主要包括 LLM 可能引发的新兴商业模式和对现有模式的影响。
搜索是一个有趣的机会，2021 年，仅谷歌就从搜索相关的广告中获得了超 1000 亿美元的收入 [1]。ChatGPT（一个使用 LLM 的聊天机器人，它可以生成高质量的答案，以回答类似于搜索的查询）的「病毒性」传播已经引发了许多关于搜索领域潜在影响的思考，其中一个就是 LLM 如今的经济可行性：