训练自定义的大型语言模型（LLM）通常涉及微调现有的开源模型，而不是从头开始构建。成本因训练方法和数据量而异，微调花费几美元，继续预训练花费约1200美元，而使用Nvidia H100 GPU对8B参数模型进行从头训练大约需要19000美元。虽然微调可以在单GPU上大约一小时内完成，但继续预训练和从头训练需要数天甚至数周，通常需要多GPU设置。由于Meta的Llama 3.1等主要模型使用海量数据集，从头训练很少具有成本效益，除非存在特定的架构或领域独有的需求，否则其能力通常不如微调的开源替代品。 AI
影响 提供了不同LLM训练方法的成本效益分析，指导开发人员为自定义模型开发分配资源。
排序理由 文章详细介绍了训练LLM的成本和方法，包括微调、继续预训练和从头训练。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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