自监督学习 (SSL) 中计算成本和性能之间的权衡在于平衡训练大型模型所需的资源与其产生的结果质量。诸如对比学习或掩码语言建模等 SSL 方法通常依赖于在大量未标记数据上训练大型神经网络。虽然这些模型通过学习丰富的表示来实现强大的性能，但它们的训练需要大量的计算能力，包括高端 GPU 或 TPU 和更长的训练时间。例如，从头开始训练像 BERT 这样的模型需要在专用硬件上花费数天时间进行计算，对于较小的团队来说，这可能是极其昂贵的。但是，由此产生的模型在文本分类或语义理解等任务中表现出色，在高度准确性至关重要的场景中，证明了成本的合理性。
这种权衡的一个关键因素是模型大小、数据量和任务复杂性之间的关系。在更多数据上训练的更大模型通常表现更好，但需要呈指数级增长的资源。例如，拥有 1750 亿个参数的模型 GPT-3 实现了令人印象深刻的语言生成能力，但训练成本高达数百万美元。相比之下，像 DistilBERT 这样较小的 SSL 模型通过知识提炼等技术将计算成本降低 40-60%，但它们在复杂任务中的性能略有下降。开发人员必须确定他们的用例是否需要最先进的准确性（例如，医疗诊断），或者较小的、更便宜的模型是否足够（例如，基本情感分析）。这种选择通常取决于可用的基础设施和改进性能的边际效用。
诸如迁移学习或参数高效微调等优化可以缓解这种权衡。例如，使用预训练的 SSL 模型（例如，RoBERTa）作为起点，并在较小的标记数据集上针对特定任务对其进行微调，与完全训练相比，可以降低计算成本。像 LoRA（低秩适应）这样的技术通过在微调期间仅更新参数子集来进一步降低成本。但是，这些方法仍然依赖于初始 SSL 训练阶段，该阶段仍然需要大量资源。最终，开发人员必须权衡前期计算投资与模型通用性和减少标注工作量带来的长期收益，确保所选方法与项目约束和性能要求相符。