論文の概要: Reporting and Analysing the Environmental Impact of Language Models on the Example of Commonsense Question Answering with External Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01453v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 16:16:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 04:59:02.221267
• Title: Reporting and Analysing the Environmental Impact of Language Models on the Example of Commonsense Question Answering with External Knowledge
• Title（参考訳）: 言語モデルにおける環境影響の報告と分析 : 外部知識を用いたコモンセンス質問の事例から
• Authors: Aida Usmanova, Junbo Huang, Debayan Banerjee, Ricardo Usbeck,
• Abstract要約: チャットGPTは大規模言語モデル(LLM)に社会的な関心を喚起した LLMは相当な計算資源を必要としており、財政的にも環境的にも訓練に非常に費用がかかる。 本研究では,外部知識でT5 LLMを注入し,質問応答タスクのモデルを微調整した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.419725234099729
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-produced emissions are growing at an alarming rate, causing already observable changes in the climate and environment in general. Each year global carbon dioxide emissions hit a new record, and it is reported that 0.5% of total US greenhouse gas emissions are attributed to data centres as of 2021. The release of ChatGPT in late 2022 sparked social interest in Large Language Models (LLMs), the new generation of Language Models with a large number of parameters and trained on massive amounts of data. Currently, numerous companies are releasing products featuring various LLMs, with many more models in development and awaiting release. Deep Learning research is a competitive field, with only models that reach top performance attracting attention and being utilized. Hence, achieving better accuracy and results is often the first priority, while the model's efficiency and the environmental impact of the study are neglected. However, LLMs demand substantial computational resources and are very costly to train, both financially and environmentally. It becomes essential to raise awareness and promote conscious decisions about algorithmic and hardware choices. Providing information on training time, the approximate carbon dioxide emissions and power consumption would assist future studies in making necessary adjustments and determining the compatibility of available computational resources with model requirements. In this study, we infused T5 LLM with external knowledge and fine-tuned the model for Question-Answering task. Furthermore, we calculated and reported the approximate environmental impact for both steps. The findings demonstrate that the smaller models may not always be sustainable options, and increased training does not always imply better performance. The most optimal outcome is achieved by carefully considering both performance and efficiency factors.
• Abstract（参考訳）: 人為的な排出は警戒速度で増加しており、気候や環境全般に既に観測可能な変化をもたらしている。 毎年、温室効果ガス排出量の0.5%が2021年時点でデータセンターによるものと報告されている。 2022年後半のChatGPTのリリースは、大量のパラメータを持つ新しい世代の言語モデルであるLarge Language Models (LLMs)への社会的関心を喚起した。 現在、多くの企業が様々なLSMをフィーチャーした製品をリリースしており、さらに多くのモデルが開発され、リリースを待っている。 ディープラーニングの研究は競争力のある分野であり、最高パフォーマンスに達するモデルだけが注目を集め、利用されています。 したがって、より良い精度と結果を達成することが最優先事項であり、モデルの有効性と研究の環境への影響は無視される。 しかし、LLMは相当な計算資源を必要としており、財政的にも環境的にも訓練に非常に費用がかかる。 意識を高め、アルゴリズムとハードウェアの選択に関する意識的な決定を促進することが不可欠である。 トレーニング時間に関する情報を提供することで、近似二酸化炭素排出量と電力消費は、必要な調整を行い、利用可能な計算資源とモデル要件との整合性を決定する将来の研究に役立つだろう。 本研究では,外部知識でT5 LLMを注入し,質問応答タスクのモデルを微調整した。 さらに,両段階の環境影響を算出し,報告した。 この結果は、小さなモデルが常に持続可能な選択肢であるとは限らないことを示し、トレーニングの増加が必ずしもパフォーマンスを向上するとは限らないことを示唆している。 最も最適な結果は、性能と効率の両要素を慎重に検討することで達成される。

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