論文の概要: How Green are Neural Language Models? Analyzing Energy Consumption in Text Summarization Fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15398v2
• Date: Wed, 29 Jan 2025 16:36:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 12:31:32.055953
• Title: How Green are Neural Language Models? Analyzing Energy Consumption in Text Summarization Fine-tuning
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークモデルとグリーン : テキスト要約微調整におけるエネルギー消費の分析
• Authors: Tohida Rehman, Debarshi Kumar Sanyal, Samiran Chattopadhyay,
• Abstract要約: 本研究では,3つのニューラルネットワークモデル間のエネルギー消費と性能のトレードオフを分析する。 各モデルの微調整に伴う炭素フットプリントを測定し,環境影響の包括的評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3489486000815765
• License:
• Abstract: Artificial intelligence systems significantly impact the environment, particularly in natural language processing (NLP) tasks. These tasks often require extensive computational resources to train deep neural networks, including large-scale language models containing billions of parameters. This study analyzes the trade-offs between energy consumption and performance across three neural language models: two pre-trained models (T5-base and BART-base), and one large language model (LLaMA 3-8B). These models were fine-tuned for the text summarization task, focusing on generating research paper highlights that encapsulate the core themes of each paper. A wide range of evaluation metrics, including ROUGE, METEOR, MoverScore, BERTScore, and SciBERTScore, were employed to assess their performance. Furthermore, the carbon footprint associated with fine-tuning each model was measured, offering a comprehensive assessment of their environmental impact. This research underscores the importance of incorporating environmental considerations into the design and implementation of neural language models and calls for the advancement of energy-efficient AI methodologies.
• Abstract（参考訳）: 人工知能システムは、特に自然言語処理(NLP)タスクにおいて、環境に大きな影響を及ぼす。 これらのタスクは、数十億のパラメータを含む大規模な言語モデルを含む、ディープニューラルネットワークのトレーニングに広範な計算資源を必要とすることが多い。 本研究では,2つの事前学習モデル(T5ベースとBARTベース)と1つの大規模言語モデル(LLaMA 3-8B)の3つのニューラルネットワークモデル間でのエネルギー消費と性能のトレードオフを分析する。 これらのモデルは、各論文のコアテーマをカプセル化した研究論文のハイライトを生成することに焦点を当て、テキスト要約タスクのために微調整された。 ROUGE、METEOR、MoverScore、BERTScore、SciBERTScoreなど、幅広い評価指標が採用されている。 さらに, モデルごとの微調整に伴う炭素フットプリントを測定し, 環境影響の包括的評価を行った。 本研究は、ニューラルネットワークモデルの設計と実装に環境配慮を取り入れることの重要性を強調し、エネルギー効率のよいAI方法論の進歩を求める。

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