Kostenoptimierung bei der Nutzung von LLMs

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Kostenoptimierung bei der Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs) ist ein Sammelbegriff für Strategien und technische Methoden, die darauf abzielen, die Rechen- und Finanzressourcen zu reduzieren, die für das Training, das Fine-Tuning und insbesondere die Inferenz von großen Sprachmodellen erforderlich sind. Die Relevanz dieses Bereichs ergibt sich aus den enormen Kosten, die sowohl bei der Entwicklung als auch beim Betrieb von LLMs anfallen.

Beispielsweise kostete das Training des GPT-3-Modells mit 175 Milliarden Parametern Schätzungen zufolge rund 4,6 Millionen US-Dollar auf einer Cloud-GPU-Infrastruktur[1] und erforderte 1,3 Millionen kWh Strom[2]. Die Hauptkosten fallen jedoch häufig in der Inferenzphase an. Die täglichen Betriebskosten für den ChatGPT-Dienst wurden Anfang 2023 auf etwa 700.000 US-Dollar geschätzt (ca. 0,0036 US-Dollar pro Anfrage), was die einmaligen Trainingskosten um ein Vielfaches übersteigt[3].

Optimierung in der Trainings- und Modellauswahlphase

Effektives Kostenmanagement beginnt mit grundlegenden Entscheidungen, die vor der Inferenzphase getroffen werden.

Skalierungsgesetze: Modellgröße vs. Datenmenge

Einer der entscheidenden Durchbrüche im Verständnis der Ökonomie des LLM-Trainings waren die Chinchilla-Skalierungsgesetze, die 2022 von Forschern bei DeepMind vorgestellt wurden. Sie zeigten, dass ein Modell für eine optimale Nutzung des Rechenbudgets auf einer wesentlich größeren Datenmenge trainiert werden sollte, als es zuvor üblich war[4].

Historisch wurde angenommen, dass die Leistung hauptsächlich durch die Erhöhung der Anzahl der Parameter steigt. Die Chinchilla-Studie zeigte jedoch, dass das Modell Chinchilla (70 Milliarden Parameter), das auf 1,4 Billionen Token trainiert wurde, das wesentlich größere Modell GPT-3 (175 Milliarden Parameter), das auf nur ~300 Milliarden Token trainiert wurde, in der Qualität übertrifft[5]. Das empfohlene Verhältnis beträgt etwa 20 Token Trainingsdaten pro Modellparameter. Dieser Ansatz ermöglicht die Erstellung kompakterer und effizienterer Modelle, was sowohl die Trainings- als auch die anschließenden Inferenzkosten senkt.

Fine-Tuning und seine Effizienz

Anstelle des kostspieligen Trainings eines Modells von Grund auf wird das Fine-Tuning bestehender offener Modelle (z. B. der LLaMA- oder Falcon-Familien) zu einer immer gängigeren Praxis. Zur weiteren Kostensenkung werden Methoden des parametereffizienten Fine-Tunings (Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT) eingesetzt.

Die beliebteste Methode, LoRA (Low-Rank Adaptation), ermöglicht die Anpassung eines Modells durch die Aktualisierung nur einer kleinen Anzahl zusätzlicher Parameter. Studien zeigen, dass LoRA die Kosten für das Fine-Tuning um mehrere zehn Prozent (in einigen Szenarien bis zu ~68 %) senken kann, bei nur geringfügiger Auswirkung auf die Qualität[6].

Reduzierung der Modellgröße (Model Compression)

Eine der wichtigsten Optimierungsrichtungen ist die Verringerung der physischen Größe des Modells bei gleichbleibender Leistung.

Wissensdestillation (Knowledge Distillation)

Wissensdestillation ist ein Prozess, bei dem ein großes und leistungsstarkes „Lehrer“-Modell verwendet wird, um ein kompakteres „Schüler“-Modell zu trainieren. Der Schüler lernt, die Antworten des Lehrers auf einem breiten Datensatz zu imitieren und übernimmt so dessen „Wissen“. Diese Methode ermöglicht es, bei spezifischen Aufgaben eine vergleichbare Qualität bei deutlich geringeren Kosten zu erreichen. Beispielsweise wurde das Modell DeepSeek-R1 erfolgreich von 671 Milliarden auf 70 Milliarden und sogar 1,5 Milliarden Parameter destilliert, mit einem für viele Anwendungen akzeptablen Qualitätsverlust[7].

Quantisierung (Quantization)

Quantisierung ist der Prozess der Reduzierung der numerischen Präzision, die zur Darstellung der Modellgewichte verwendet wird. Anstelle der standardmäßigen 32-Bit- oder 16-Bit-Gleitkommazahlen werden 8-Bit- oder sogar 4-Bit-Ganzzahlen verwendet.

  • 8-Bit-Quantisierung reduziert die Modellgröße um etwa 50 % bei einem Genauigkeitsverlust von ca. 1 %.
  • 4-Bit-Quantisierung reduziert die Modellgröße um 75 % und erhält dabei eine wettbewerbsfähige Ausgabequalität[7].

Mit entsprechender Hardware-Unterstützung (z. B. in modernen GPUs von Nvidia) und Softwarebibliotheken (z. B. TensorRT) kann die Quantisierung die Inferenz um das 2- bis 4-fache beschleunigen[8].

Optimierung in der Inferenzphase

Sobald ein Modell trainiert und bereitgestellt ist, entsteht der größte Teil der Kosten durch seine tägliche Nutzung.

Anfragebündelung (Batching)

Batching ist das Zusammenfassen mehrerer Benutzeranfragen in einem „Batch“ zur gleichzeitigen Verarbeitung auf einer GPU. Dies erhöht die Hardware-Auslastung und den Gesamtdurchsatz erheblich. Für LLMs, bei denen die Antwortgenerierung Token für Token erfolgt, ist das kontinuierliche Batching (continuous/in-flight batching) am effizientesten. Diese Methode ermöglicht es, dynamisch neue Anfragen zum Batch hinzuzufügen, sobald andere Anfragen darin abgeschlossen sind, wodurch Leerlaufzeiten eliminiert und die GPU-Auslastung maximiert wird[9].

Caching von Schlüsseln und Werten (KV Cache)

In Transformer-Modellen wird für die Generierung jedes neuen Tokens Information über alle vorherigen Tokens benötigt. Um ein exponentielles Wachstum der Berechnungen zu vermeiden, wird das Caching von Schlüsseln und Werten (KV Cache) eingesetzt. Das System speichert die Zwischenergebnisse der Berechnungen des Attention-Mechanismus für den bereits verarbeiteten Kontext und verwendet sie wieder, was die Generierung langer Sequenzen und mehrstufiger Dialoge erheblich effizienter macht[7].

Optimierung des Attention-Mechanismus

Die Speicherung des KV-Cache erfordert eine erhebliche Menge an Speicher. Um diesen zu reduzieren, wurden optimierte Varianten des Attention-Mechanismus entwickelt:

  • Multi-Query Attention (MQA): Alle Attention-Heads verwenden einen gemeinsamen Satz von Schlüsseln und Werten.
  • Grouped-Query Attention (GQA): Ein Zwischenkompromiss, bei dem die Attention-Heads in Gruppen unterteilt sind und jede Gruppe einen gemeinsamen Satz von Schlüsseln und Werten verwendet.

Meta hat GQA erfolgreich in den LLaMA 2-Modellen eingesetzt, wodurch die Inferenz-Effizienz bei der Verarbeitung langer Kontexte ohne signifikanten Qualitätsverlust erheblich gesteigert wurde[10].

Optimierung der Infrastruktur und Systemarchitektur

Hybride Systeme und Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Nicht für jede Aufgabe ist das größte und leistungsstärkste Modell erforderlich. Ein hybrider oder kaskadierender Ansatz beinhaltet die Verwendung eines kleinen und kostengünstigen Modells für einfache Anfragen, wobei die Anfrage nur bei einem Fehlschlag oder für komplexe Aufgaben an ein großes und teures Modell weitergeleitet wird.

Ein spezieller und sehr effektiver Fall dieses Ansatzes ist die Retrieval-Augmented Generation (RAG). In dieser Architektur kann das LLM relativ kompakt sein, da es für die Antwort aktuelle Informationen aus einer externen Wissensdatenbank (z. B. aus Unternehmensdokumentationen oder einer Suchmaschine) abruft. Dies reduziert nicht nur die Anforderungen an die Modellgröße, sondern löst auch das Problem der Halluzinationen. Die Bereitstellung eines spezialisierten 70-Milliarden-Parameter-Modells mit RAG auf einer On-Premises-Infrastruktur kann 2- bis 4-mal günstiger sein als die Nutzung der GPT-4-API in der Cloud[11].

Einzelnachweise

  1. ↑ „OpenAI's GPT-3 Language Model: A Technical Overview“. Lambda Labs. [1]
  2. ↑ „The Energy Footprint of Humans and Large Language Models“. Communications of the ACM. [2]
  3. ↑ „The Inference Cost Of Search Disruption - Large Language Model Cost Analysis“. SemiAnalysis. [3]
  4. ↑ Hoffmann, J., et al. (2022). „Training Compute-Optimal Large Language Models“. arXiv:2203.15556.
  5. ↑ Chow, T. (2024). „Three Kuhnian Revolutions in ML Training“. Substack. [4]
  6. ↑ „A Study to Evaluate the Impact of LoRA Fine-tuning on the Performance of Non-functional Requirements Classification“. arXiv:2503.07927. (2025).
  7. ↑ 7.0 7.1 7.2 „LLM Inference Optimization: How to Speed Up, Cut Costs, and Scale AI Models“. deepsense.ai. [5]
  8. ↑ Jin, H., et al. (2024). „GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers“.
  9. ↑ „Continuous vs dynamic batching for AI inference“. Baseten Blog. [6]
  10. ↑ „What is grouped query attention?“. IBM. [7]
  11. ↑ „Inferencing on-premises with Dell Technologies“. Dell Technologies Analyst Paper. [8]
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