OpenAI: compute efficiency для обучения нейросетей

OpenAI: compute efficiency для обучения нейросетей

Что вышло: OpenAI опубликовала анализ эффективности обучения нейросетей на задаче ImageNet classification.

Главное:
с 2012 года количество compute, нужное для обучения модели до того же качества на ImageNet, снижалось в 2 раза каждые 16 месяцев.

В пересчёте на AlexNet: сейчас для обучения до уровня AlexNet нужно в 44 раза меньше compute, чем в 2012 году.

Для сравнения: по Moore’s Law за тот же период ожидалось бы улучшение стоимости примерно в 11 раз.

Что это значит для маркетинга и affiliate-команд:
не про «завтра всё бесплатно», а про направление тренда. Если обучение и дообучение моделей становится дешевле, больше инструментов для креативов, копирайтинга и автоматизации смогут упаковывать AI-функции без совсем космической себестоимости.

Минусы:
анализ привязан к ImageNet classification, это не прямой прогноз по LLM, видео или генерации рекламных креативов. Для практики баера важнее смотреть не только на compute, но и на качество, скорость, цену API и стабильность.