ارتفعت تكلفة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في العام الماضي فقط، بحسب البيانات الصادرة عن شركة الأبحاث Epoch AI. ويُظهر هذا التطور بشكل مناسب مدى تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي وقدراتها في فترة زمنية قصيرة.

شهد العام الماضي إصدار ChatGPT-4 في مارس بواسطة OpenAI، والذي بدأ ضجة الذكاء الاصطناعي العالمية. حذت غوغل حذوها بنموذج الذكاء الاصطناعي المتقدم، “جيميني”، في ديسمبر.

كان تدريب كلا النظامين أكثر تكلفة بكثير من نماذج الذكاء الاصطناعي السابقة وقد تكلف تطويرهما مئات الملايين من الدولارات، وفقاً لبيان Epoch AI.

وأفادت شركة الأبحاث أن تكلفة تدريب Gemini، وهو نموذج لغوي كبير يمكن إدخاله بالنص والأوامر الصوتية والصور، كانت تتراوح بين 30 و191 مليون دولار حتى قبل أخذ رواتب الموظفين في الاعتبار. وفقاً لشركة Epoch AI، يمكن أن تشكل هذه 29 إلى 49% من السعر النهائي.

وبلغت تكلفة إنشاء ChatGPT-4، الإصدار الأخير، من الناحية الفنية من 41 مليون دولار إلى 78 مليون دولار. وصرح سام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، في الماضي أن النموذج كلف أكثر من 100 مليون دولار، مؤكداً الحسابات.

وبالنظر إلى الوراء، كانت تكلفة نماذج الذكاء الاصطناعي السابقة أقل بكثير. إذ تكلف ChatGPT-3 حوالي 2 مليون دولار إلى 4 ملايين دولار فقط في عام 2020، بينما استغرق سلف جيميني المعروف باسم PaLM في عام 2022 ما بين 3 ملايين دولار و12 مليون دولار للتدريب عند النظر فقط إلى تكلفة الحوسبة. وحتى في نقاط السعر هذه، ربما كان مواكبة تطوير الذكاء الاصطناعي المتطور أمراً صعباً بالنسبة للمؤسسات الأكاديمية أو المؤسسات العامة الأخرى التي كانت نشطة تقليدياً في أبحاث الذكاء الاصطناعي.

بينما تم تحديثه لدعم الصوت والصور في خريف عام 2023، بدأ ChatGPT-4، كما يوحي اسمه، بناءً على إدخال النص المركزي، بينما تم تصميم Gemini وتطبيقه باعتبارهما نماذج لغوية كبيرة متعددة الوسائط منذ البداية. وهذا يفسر سبب انخفاض تكلفة تدريب ChatGPT الأولية. ومن ناحية أخرى، فإن التركيز العام لشركة جيميني على تسليم التطبيقات ــ على سبيل المثال، حث المستخدمين على التقاط الصور بهواتفهم الذكية، واختيار الميزات الموجودة فيها وتحليلها ــ ربما كان يبرر تكلفة أعلى.