Yapay zekanın hayatımızın her yönünü devrim yarattığı bir dönemde, çevresel etkisi için endişe artıyor. En gelişmiş modeller, öncelikle eğitimleri ve daha sonra operasyon için iki farklı aşamada muazzam miktarlarda enerji tüketir. Massachusetts Üniversitesi Amherst’ten araştırmacılar tarafından yapılan bir çalışma olan fenomenin kapsamını anlamak için GPT-3’ün yaklaşık 1.287 elektrik megawattora’da eğitimini ölçmüştür; Her yıl 130 Amerikan evi tarafından tüketilen aynı enerji. Aralık ayında Aralık ayında Aralık ayında Carnedgie Mellon Üniversitesi tarafından Fransız-Amerikan yapay yapay zeka şirketi Hugging Fact ile işbirliği içinde yayınlanan bir çalışma olarak, enerji açısından daha da pahalı.
AI’nın verimliliğini sınıflandırmak için bir araç
Tesisleri yaptıktan sonra, CRM sektöründeki küresel liderlerden biri olan Salesforce girişimi, AI kapsamındaki farkındalığı artırmak ve enerji verimliliğini artırmak için önemlidir. Bu, Hugging Face, Chere ve Carnegie Mellon Üniversitesi ile işbirliği içinde geliştirilen yenilikçi bir araç olan Enerji Skorudur. Bu yeni değerlendirme sistemi, yapay zeka modellerinin enerji tüketiminin ölçülmesini ve karşılaştırılmasını sağlayacak ve sektör için açık ve güvenilir bir ölçüt oluşturacaktır.
Hanehalkı aletleri için kullanılan enerji yıldızı sistemini anımsatan girişim, yaygın olarak kullanılan 166 model için enerji derecelendirmesinin serbest bırakılmasını sağlar. Sistem, beş yıldızın maksimum enerji verimliliğini gösterdiği ve böylece geliştiricilere ve kullanıcılara en sürdürülebilir modelleri tanımlamak için anında bir araç sağladığı beş yıldız ölçeği kullanır.
Yeni kıyaslama aracı dört temel sütuna dayanmaktadır: enerji değerlendirmeleri için standartlaştırılmış bir çerçeve, farklı modellerin performansını, kıyaslama için özel bir portalı ve kolayca tanınabilir bir enerji etiketi.
Enerji puanı sıralaması
Ayrıntılı olarak, optimizasyon ve minimum enerji etkileri, üstte vurgulanan Openai modelleri, Microsoft pH-1.0 ve 1.5’in dilsel modeli ve Meta AI tarafından geliştirilen OPT-125M modeli için beş yıldız elde ettiler. Aksine, tek bir yıldızla sıralamanın altında iki dev var: Meta’nın Lama 2, 70 milyar parametreli üretken metin modeli ve küçük Microsoft’un PHI-4 modeli, dil modelleri üzerine araştırmaları hızlandırmak için tasarlanmış. Bu modeller, güçlü olmasına rağmen, uzun vadeli sürdürülebilirlik ve çevresel etkileri konusunda sorunları gündeme getirerek enerji açısından önemli ölçüde daha zorludur.
