CO2-Fußabdruck: Wie groß die Emissionen von KI-Modellen wirklich sind CO2 CO2Emissionen
stießen während des Trainings schätzungsweise mehr als 500 beziehungsweise 75 Tonnen Kohlendioxid aus, wobei die enormen Emissionen von GPT-3 sich teilweise dadurch erklären, dass das Training auf älterer, weniger effizienter Hardware stattfand. Die Zahlen beruhen in beiden Fällen auf externen Schätzungen oder – im Fall von Meta – auf Daten, die das Unternehmen selbst veröffentlicht hat.
Auch weil es bislang keine standardisierte Methode zur Messung von Kohlendioxidemissionen von KI-Modellen gibt, wollen die Forschenden von Hugging Face neue Anstöße geben: "Unser Ziel war es, über die Emissionen während des Trainings hinauszugehen und stattdessen einen größeren Teil des Lebenszyklus zu berücksichtigen.
Mit einem besseren Verständnis dafür, wie viel Energie KI-Systeme tatsächlich verbrauchen, können Unternehmen und Entwickler entscheiden, welche Kompromisse sie zwischen Umweltverschmutzung und Kosten eingehen wollen, sagt Luccioni. Dies könne dazu führen, dass man sich auf effizientere Methoden besinnt, zum Beispiel auf die Feinabstimmung bereits bestehender Modelle, anstatt auf immer neuere, immer größere Modelle zu drängen.
Die Autorinnen des Papiers hoffen folglich, dass Unternehmen und Forscher künftig vermehrt darüber nachdenken, wie sie große Sprachmodelle auf eine Weise entwickeln können, die ihren CO-Fußabdruck begrenzt, sagt Sylvain Viguier, der das Hugging-Face-Papier mitverfasst hat und Director of Applications bei Graphcore, einem Halbleiterunternehmen, ist.
Die Ergebnisse der Studie seien ein "Weckruf für alle, die diese Art von Modellen verwenden, vor allem für die großen Technologieunternehmen", glaubt auch David Rolnick, Assistenzprofessor an der Fakultät für Informatik der McGill University und am KI-Institut Mila in Quebec, der nicht an der Studie beteiligt war. "Die Umweltauswirkungen von künstlicher Intelligenz sind nicht unvermeidlich.
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