Otimização de custos no uso de LLMs

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A otimização de custos no uso de grandes modelos de linguagem (LLMs) é um conjunto de estratégias e métodos técnicos que visam reduzir os recursos computacionais e financeiros necessários para o treinamento, ajuste fino (fine-tuning) e, especialmente, a execução (inferência) de grandes modelos de linguagem. A relevância desta área deve-se ao enorme custo tanto do desenvolvimento quanto da operação dos LLMs.

Por exemplo, estima-se que o treinamento do modelo GPT-3, com 175 bilhões de parâmetros, custou cerca de US$ 4,6 milhões em infraestrutura de GPU na nuvem[1] e exigiu 1,3 milhão de kWh de eletricidade[2]. No entanto, os principais custos geralmente ocorrem na fase de inferência. Estima-se que os custos operacionais diários para manter o serviço ChatGPT no início de 2023 eram de aproximadamente US$ 700 mil (cerca de US$ 0,0036 por consulta), o que excede em muito os custos únicos de treinamento[3].

Otimização na fase de treinamento e seleção do modelo

A gestão eficaz de custos começa com decisões fundamentais tomadas antes da fase de inferência.

Leis de escalonamento: tamanho do modelo vs. volume de dados

Um dos avanços cruciais na compreensão da economia do treinamento de LLMs foram as leis de escalonamento Chinchilla, apresentadas por pesquisadores do DeepMind em 2022. Elas mostraram que, para o uso ideal do orçamento computacional, o modelo deve ser treinado com um volume de dados significativamente maior do que se fazia anteriormente[4].

Historicamente, supunha-se que o desempenho aumentava principalmente com o aumento do número de parâmetros. No entanto, a pesquisa do Chinchilla demonstrou que o modelo Chinchilla (70 bilhões de parâmetros), treinado com 1,4 trilhão de tokens, supera em qualidade o modelo muito maior GPT-3 (175 bilhões de parâmetros), treinado com apenas ~300 bilhões de tokens[5]. A proporção recomendada é de aproximadamente 20 tokens de dados de treinamento para cada parâmetro do modelo. Essa abordagem permite criar modelos mais compactos e eficientes, reduzindo tanto os custos de treinamento quanto os de inferência subsequente.

Ajuste fino (Fine-tuning) e sua eficácia

Em vez do custoso treinamento de um modelo do zero, uma prática cada vez mais comum é o ajuste fino (fine-tuning) de modelos de código aberto já existentes (por exemplo, da família LLaMA, Falcon). Para reduzir ainda mais os custos, aplicam-se métodos de ajuste fino com eficiência de parâmetros (Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT).

O método mais popular, LoRA (Low-Rank Adaptation), permite adaptar o modelo atualizando apenas um pequeno número de parâmetros adicionais. Estudos mostram que o LoRA pode reduzir os custos de ajuste fino em dezenas de pontos percentuais (até ~68% em alguns cenários) com um impacto insignificante na qualidade[6].

Redução do tamanho do modelo (Compressão de Modelo)

Uma direção crucial para a otimização é a redução do tamanho físico do modelo, preservando seu desempenho.

Destilação de conhecimento (Knowledge Distillation)

A destilação de conhecimento é um processo no qual um modelo 'professor', grande e poderoso, é usado para treinar um modelo 'aluno' mais compacto. O aluno aprende a imitar as respostas do professor em um vasto conjunto de dados, absorvendo seu "conhecimento". Esse método permite alcançar uma qualidade comparável em tarefas específicas com custos significativamente menores. Por exemplo, o modelo DeepSeek-R1 foi destilado com sucesso de 671 bilhões para 70 bilhões e até 1,5 bilhão de parâmetros com uma perda de qualidade aceitável para muitas aplicações[7].

Quantização (Quantization)

A quantização é o processo de redução da precisão numérica usada para representar os pesos do modelo. Em vez dos números de ponto flutuante padrão de 32 ou 16 bits, são usados inteiros de 8 ou até 4 bits.

  • A quantização de 8 bits reduz o tamanho do modelo em aproximadamente 50% com uma perda de precisão de cerca de 1%.
  • A quantização de 4 bits reduz o tamanho do modelo em 75%, mantendo uma qualidade de inferência competitiva[7].

Com suporte de hardware (por exemplo, em GPUs modernas da Nvidia) e bibliotecas de software (como TensorRT), a quantização pode acelerar a inferência de 2 a 4 vezes[8].

Otimização na fase de inferência

Quando o modelo é treinado e implantado, a maior parte dos custos está associada ao seu uso diário.

Agrupamento de requisições (Batching)

O agrupamento (batching) é a combinação de várias requisições de usuários em um único 'lote' (batch) para processamento simultâneo na GPU. Isso aumenta significativamente a utilização do hardware e a taxa de transferência geral. Para LLMs, onde a geração de respostas ocorre um token de cada vez, o mais eficaz é o agrupamento contínuo (continuous/in-flight batching). Esse método permite adicionar dinamicamente novas requisições ao lote à medida que outras são concluídas, eliminando o tempo ocioso e maximizando a carga da GPU[9].

Cache de chaves e valores (KV Cache)

Nos modelos Transformer, a geração de cada novo token requer informações sobre todos os tokens anteriores. Para evitar um crescimento exponencial nos cálculos, aplica-se o cache de chaves e valores (KV Cache). O sistema armazena os resultados intermediários dos cálculos do mecanismo de atenção para o contexto já processado e os reutiliza, o que torna a geração de sequências longas e diálogos de múltiplos turnos consideravelmente mais eficiente[7].

Otimização do mecanismo de atenção

O armazenamento do KV Cache exige um volume significativo de memória. Para reduzi-lo, foram desenvolvidas variantes otimizadas do mecanismo de atenção:

  • Multi-Query Attention (MQA): Todas as cabeças de atenção (attention heads) usam um único conjunto compartilhado de chaves e valores.
  • Grouped-Query Attention (GQA): Uma solução intermediária onde as cabeças de atenção são divididas em grupos, e cada grupo utiliza um conjunto compartilhado de chaves e valores.

A empresa Meta aplicou com sucesso a GQA nos modelos LLaMA 2, o que permitiu aumentar significativamente a eficiência da inferência ao trabalhar com contextos longos, sem perda substancial de qualidade[10].

Otimização da infraestrutura e arquitetura do sistema

Sistemas híbridos e Geração Aumentada por Recuperação (RAG)

Nem sempre a tarefa exige o modelo maior e mais poderoso. A abordagem híbrida ou em cascata envolve o uso de um modelo pequeno e barato para requisições simples e, somente em caso de falha ou para tarefas complexas, a requisição é redirecionada para um modelo grande e caro.

Um caso particular e muito eficaz dessa abordagem é a Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Nessa arquitetura, o LLM pode ser relativamente compacto, pois utiliza informações atualizadas recuperadas de uma base de conhecimento externa (por exemplo, da documentação corporativa ou de um sistema de busca) para formular a resposta. Isso não apenas reduz os requisitos de tamanho do modelo, mas também resolve o problema das alucinações. A implantação de um modelo especializado de 70 bilhões de parâmetros com RAG em infraestrutura local pode ser de 2 a 4 vezes mais barata do que usar a API do GPT-4 na nuvem[11].

Notas

  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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