在单个 T4 GPU 上对三项大型语言模型任务(GSM8K、HellaSwag 和 TruthfulQA)进行基准测试,成本约为 0.12 美元。分析显示,生成任务是主要的成本驱动因素,而对数似然任务可以并行处理。通过将 token 限制在 256 个、使用 25% 的分层样本以及采用 MC2 评分进行优化,可以显著降低运行时间和成本。 AI
影响 提供了 LLM 评估的成本明细,并提出了降低研究人员和开发人员费用的方法。
排序理由 LLM 评估基准测试的计算成本分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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