論文の概要: CEGI: Measuring the trade-off between efficiency and carbon emissions for SLMs and VLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02602v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 17:32:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:52:00.761808
• Title: CEGI: Measuring the trade-off between efficiency and carbon emissions for SLMs and VLMs
• Title（参考訳）: CEGI:SLMとVLMの効率と二酸化炭素排出量のトレードオフの測定
• Authors: Abhas Kumar, Kapil Pathak, Rajesh Kavuru, Prabhakar Srinivasan,
• Abstract要約: 本稿では,Small Language Models(SLM)とVision Language Models(VLM)の性能解析を行う。 モデル性能と二酸化炭素排出量のトレードオフを定量化するために,CEGI(Carbon Efficient Gain Index)と呼ばれる新しい指標を導入する。 以上の結果から,大規模モデルによる精度の限界向上は,二酸化炭素排出量の大幅な増加を正当化するものではないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper analyzes the performance of Small Language Models (SLMs) and Vision Language Models (VLMs) and evaluates the trade-off between model performance and carbon emissions across 4 essential tasks: Image Captioning, Visual Question Answering (VQA), Dialogue Summarization and Text-to-SQL conversion. Various SLMs and VLMs belonging to the Qwen and LLaMA architecture family are chosen and variants based on model size in terms of the number of parameters, quantization level and fine-tuning parameters are evaluated. The model variant's performance and carbon emissions are calculated. To quantify the trade-off between model performance and carbon emissions, we introduce a novel metric called CEGI (Carbon Efficient Gain Index). This metric represents the carbon emission per unit percentage gain per million trainable parameters . This metric provides a normalized measure to compare model's efficiency in terms of performance improvement relative to their environmental cost. The experiment's outcome demonstrates that fine-tuning SLMs and VLMs can achieve performance levels comparable to Large Language Models (LLMs) while producing significantly less carbon emissions. Our findings suggest that the marginal gains in accuracy from larger models do not justify the substantial increase in carbon emissions. Leveraging lower-bit quantization levels, the proposed metric further enhances energy efficiency without compromising performance. This study highlights balancing high performance and environmental sustainability. It offers a valuable metric for selecting models suitable for environmentally-friendly AI development.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Small Language Models (SLM) とVision Language Models (VLM) のパフォーマンスを分析し,画像キャプチャ,視覚質問応答 (VQA) ,対話要約,テキストからSQLへの変換の4つの重要なタスクにおけるモデル性能と炭素排出のトレードオフを評価する。 Qwen および LLaMA アーキテクチャファミリーに属する様々な SLM と VLM を選択し,パラメータ数,量子化レベル,微調整パラメータといったモデルサイズに基づく変種を評価する。 モデル変種の性能と二酸化炭素排出量を算出する。 モデル性能と二酸化炭素排出量のトレードオフを定量化するために,CEGI(Carbon Efficient Gain Index)と呼ばれる新しい指標を導入する。 この指標は、単位パーセンテージ当たりの炭素排出量が100万のトレーニング可能なパラメータ当たりの利得を示す。 この計量は、モデルの有効性を、環境コストに対する性能改善の観点から比較するための正規化された尺度を提供する。 実験の結果、微調整されたSLMとVLMは、大きな言語モデル(LLM)に匹敵する性能を達成でき、炭素排出量を著しく削減できることを示した。 以上の結果から,大規模モデルによる精度の限界向上は,二酸化炭素排出量の大幅な増加を正当化するものではないことが示唆された。 低ビット量子化レベルを活用することで、提案手法は性能を損なうことなくエネルギー効率をさらに向上する。 本研究は, 高い性能と環境の持続可能性のバランスを強調した。 環境に優しいAI開発に適したモデルを選択するための貴重な指標を提供する。

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