論文の概要: Do Developers Adopt Green Architectural Tactics for ML-Enabled Systems? A Mining Software Repository Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06708v2
- Date: Thu, 02 Jan 2025 19:27:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-06 15:10:11.454573
- Title: Do Developers Adopt Green Architectural Tactics for ML-Enabled Systems? A Mining Software Repository Study
- Title（参考訳）: 開発者はML対応システムにグリーンアーキテクチャの戦術を採用するか? マイニングソフトウェアのリポジトリスタディ
- Authors: Vincenzo De Martino, Silverio Martínez-Fernández, Fabio Palomba,
- Abstract要約: グリーンAIは、精度を維持しながら計算要求を減らすことを提唱している。
本稿は、GitHub上の168のオープンソースMLプロジェクトを研究することで、このギャップに対処する。
新たな大規模言語モデル(LLM)ベースのマイニング機構を使用して、グリーン戦略を特定し分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.997873336451498
- License:
- Abstract: As machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) technologies become more widespread, concerns about their environmental impact are increasing due to the resource-intensive nature of training and inference processes. Green AI advocates for reducing computational demands while still maintaining accuracy. Although various strategies for creating sustainable ML systems have been identified, their real-world implementation is still underexplored. This paper addresses this gap by studying 168 open-source ML projects on GitHub. It employs a novel large language model (LLM)-based mining mechanism to identify and analyze green strategies. The findings reveal the adoption of established tactics that offer significant environmental benefits. This provides practical insights for developers and paves the way for future automation of sustainable practices in ML systems.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)と人工知能(AI)技術が普及するにつれて、トレーニングと推論プロセスのリソース集約性により、その環境への影響に対する懸念が高まっている。
グリーンAIは、精度を維持しながら計算要求を減らすことを提唱している。
持続可能なMLシステムを構築するための様々な戦略が特定されているが、実際の実装はまだ未定である。
本稿は、GitHub上の168のオープンソースMLプロジェクトを研究することで、このギャップに対処する。
新たな大規模言語モデル(LLM)ベースのマイニング機構を使用して、グリーン戦略を特定し分析する。
この発見は、環境に多大な利益をもたらす確立した戦術の採用を明らかにした。
これにより、開発者にとって実践的な洞察が得られ、MLシステムにおける持続可能なプラクティスの自動化の道を開くことができる。
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