참고팁X
Kimi K3 파인튜닝 비용 분석: 2.8T 모델 학습에 5만 달러 소요
초거대 모델 직접 파인튜닝 시 발생하는 실질 비용 데이터. 자체 학습 고려 시 예산 산정에 참고.
요약
AI 프로젝트 'SuperKimi-K3'가 내부적인 비용 검토 끝에 프로젝트 중단을 결정했다. 2.8T 파라미터 규모의 모델을 전체 가중치로 1주일 이상 24시간 내내 'Super-Tune' 프로세스를 실행할 경우 발생하는 비용이 약 5만 달러(약 5만 달러)에 달하는 것으로 확인되었다. 해당 예산을 투입하는 것보다 더 큰 파급력을 가진 다른 프로젝트에 자원을 집중하는 것이 효율적이라는 판단에 따른 결과이다. 이로써 SuperKimi-K3 프로젝트는 사실상 무산되었다.
AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.
원문 제목 @jun_song: I'm sorry to share this, but the SuperKimi-K3 project looks like a no-go. Running a 2.8T parameter model in full weight for over a
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