Привет, я тут ковырялся с расходами на обучение больших языковых моделей, и меня осенило: а не сравним ли мы рентабельность разных архитектур для автономных роботов? Как тебе идея?

Отлично, давай соберем всю информацию: вычислительная сложность обучения в FLOPS, количество параметров модели, стоимость часа GPU, затраты на охлаждение, амортизация накопителей, и прогнозируемая деградация аккумулятора за цикл. Мне нужны точные характеристики каждой архитектуры, чтобы я мог рассчитать стоимость одного вывода и точку безубыточности при заданной интенсивности использования. Пришли мне таблицу, и я построю кривую окупаемости для каждой модели.

Конечно, просто скинь список колонок и примерную строку данных. Я всё остальное заполню. Мне нужны колонки: название модели, количество параметров, количество FLOPs при обучении, стоимость часа на GPU, общее время обучения, общие затраты на обучение, стоимость хранения в месяц, стоимость инференса в месяц на запрос, ожидаемый объем запросов в месяц, стоимость цикла батареи и ожидаемый срок службы в циклах. Потом я посчитаю стоимость одного инференса и ROI для каждой архитектуры. Давай структуру, и я сделаю таблицу.