論文の概要: Green AI: Exploring Carbon Footprints, Mitigation Strategies, and Trade Offs in Large Language Model Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01157v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 15:01:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 22:05:48.917691
• Title: Green AI: Exploring Carbon Footprints, Mitigation Strategies, and Trade Offs in Large Language Model Training
• Title（参考訳）: Green AI:大規模言語モデルトレーニングにおけるカーボンフットプリント、緩和戦略、トレードオフを探る
• Authors: Vivian Liu, Yiqiao Yin,
• Abstract要約: 特に炭素フットプリントが高い大言語モデルのCO2排出量について検討した。 我々は, 二酸化炭素排出削減対策を提案することによって, 責任と持続性を有するLLMの育成を議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.182429523979598
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prominent works in the field of Natural Language Processing have long attempted to create new innovative models by improving upon previous model training approaches, altering model architecture, and developing more in-depth datasets to better their performance. However, with the quickly advancing field of NLP comes increased greenhouse gas emissions, posing concerns over the environmental damage caused by training LLMs. Gaining a comprehensive understanding of the various costs, particularly those pertaining to environmental aspects, that are associated with artificial intelligence serves as the foundational basis for ensuring safe AI models. Currently, investigations into the CO2 emissions of AI models remain an emerging area of research, and as such, in this paper, we evaluate the CO2 emissions of well-known large language models, which have an especially high carbon footprint due to their significant amount of model parameters. We argue for the training of LLMs in a way that is responsible and sustainable by suggesting measures for reducing carbon emissions. Furthermore, we discuss how the choice of hardware affects CO2 emissions by contrasting the CO2 emissions during model training for two widely used GPUs. Based on our results, we present the benefits and drawbacks of our proposed solutions and make the argument for the possibility of training more environmentally safe AI models without sacrificing their robustness and performance.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理の分野で有名な研究は、長い間、過去のモデルトレーニングアプローチを改善し、モデルアーキテクチャを変更し、パフォーマンスを改善するためにより詳細なデータセットを開発することで、新しい革新的なモデルを作ろうとしてきた。 しかし、NLPの急速な発展に伴い、温室効果ガスの排出が増加し、LLMの訓練による環境被害が懸念される。 人工知能に関連する様々なコスト、特に環境的な側面に関する包括的な理解を得ることは、安全なAIモデルを保証する基盤となる。 現在、AIモデルのCO2排出量の調査は研究の新たな領域であり、本論文では、モデルパラメータの多さから特に炭素フットプリントが高い、よく知られた大規模言語モデルのCO2排出量を評価する。 我々は, 二酸化炭素排出削減対策を提案することによって, 責任と持続性を有するLLMの育成を議論する。 さらに,2つの広く使用されているGPUのモデルトレーニングにおいて,ハードウェアの選択がCO2排出量にどのように影響するかを,CO2排出量と対比して検討する。 本研究の結果から,提案手法の利点と欠点を考察し,ロバスト性や性能を犠牲にすることなく,より環境に安全なAIモデルをトレーニングできる可能性について論じる。

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