Редактор Downcodes узнал, что исследователи из Мичиганского университета разработали программный инструмент под названием Perseus, который может значительно снизить энергопотребление при обучении больших языковых моделей. Этот прорывной результат исследования открывает новое направление для устойчивого развития искусственного интеллекта и, как ожидается, решит растущую озабоченность по поводу энергопотребления при обучении искусственному интеллекту. Определяя и оптимизируя критические пути, Perseus снижает потребление энергии на 30%, сохраняя при этом ту же скорость обучения, что имеет большое значение для защиты окружающей среды и использования ресурсов.
Исследователи разработали программный инструмент под названием Perseus, определяя критический путь — серию подзадач, выполнение которых занимает больше всего времени. Затем Perseus замедляет работу процессоров на некритических путях, чтобы все они могли завершить свою работу одновременно, устраняя ненужное энергопотребление.
Команда протестировала Perseus, обучив GPT-3, три другие крупные языковые модели и модель компьютерного зрения. Результаты показывают, что Perseus может снизить энергопотребление при обучении ИИ, сохраняя при этом ту же скорость обучения.
Исследователи говорят, что этот трудосберегающий подход имеет важные последствия для справедливого использования искусственного интеллекта. Если в стране недостаточно электроэнергии для запуска большой модели, ей, возможно, придется использовать удаленные услуги или ограничиться запуском меньших и менее точных моделей. Это неравенство может еще больше усугубить неравенство между различными сообществами.
Исследование показывает, что за счет оптимизации методов обучения ИИ можно снизить потребление энергии при сохранении той же скорости обучения. Это имеет важные последствия для экономии энергии и сокращения выбросов углекислого газа.
Появление Perseus принесло новую надежду на устойчивое развитие области искусственного интеллекта. Его эффективная стратегия контроля энергопотребления может не только сэкономить много энергии, но и способствовать справедливости и инклюзивности технологий искусственного интеллекта, способствуя развитию технологий искусственного интеллекта. глобальный ИИ. Этот результат исследования заслуживает нашего внимания и углубленного изучения. Я считаю, что в будущем появится больше подобных технологий, подталкивая индустрию искусственного интеллекта к более экологичному будущему.