在通用大模型训练方面，经测算，使用云计算时ChatGPT的训练成本约为170万美元，若自建AI算力中心进行模型训练，训练成本有望降至约51万美元；在大模型推理方面，使用云计算时以ChatGPT在1月的独立访客平均数1300万计算，其对应芯片需求为3万多片英伟达A100 GPU，初始投入成本约为8亿美元，每日电费在5万美元左右。如果将当前的ChatGPT
2. 模型会根据提示生成多个输出，训练师将ChatGPT 编写的回复与人类的回答进行比较，并对它们的质量进行排名，以帮助强化机器的类人对话风格。奖励模型将自动执行最后一个训练阶段，3月1日，OpenAI宣布开发者可通过API将ChatGPT和Wisper模型集成到他们的应用程序和产品中。本次ChatGPT API接入的模型名为GPT-3.5-turbo,只需0.2美分/千Tokens,我们认为
3、而训练通常是需要人工标注的，在这个阶段中就会需要消耗大量的人力物力，也是它最大成本所在。4、根据chatGPT已经公布的信息来看，它采用了3个阶段的训练过程简而言之，我们分析，ChatGPT 的优势在于，1)使用1750 万亿参数的GPT-3 为底层模型进行预训练，为全球最大的语言模型之一；2)算力上得到微软支持，使用上万片NVIDIA A100 GPU 进行训
小冰CEO李笛举了一个例子：若用ChatGPT的方法，以小冰框架当前支撑的对话交互量计算，每天成本将高达3亿元，一年成本超过1000亿元。如果想要控制成本，就会牺牲对A100需求量：对应每天需要729,167/24=30,382片英伟达A100GPU同时计算，才可满足当前ChatGPT的访问量。3)运行成本：初始算力投入：以前述英伟达DGXA100为基础，需
＋＾＋ 企业软件应该怎样利用ChatGPT? ChatGPT可以帮助企业软件快速开发出更加可靠、专业的智能聊天机器人，从而节省开发时间和成本。另外，ChatGPT还可以帮助企业软件更好地为客户提供有价运行ChatGPT需要多少GPU?成本是多少？AI学者Tom Goldstein算了笔账：按照ChatGPT是基于GPT3.5的说法，它的参数量可能为1750亿。因此大约需要5个80GB的A100来加载模型和文本，Chat
