Създаване на изображение с AI харчи ток колкото зареждане на смартфон
Всеки път, когато употребявате изкуствен интелект, с цел да генерирате изображение, да напишете имейл или да зададете въпрос на чатбот, се заплаща " екологична " цена под формата на употребена сила и генерирани парникови излъчвания, написа.
Генерирането на едно изображение благодарение на мощен AI модел лишава толкоз сила, колкото цялостното зареждане на смарт телефон. Това демонстрира изследване на откриватели от софтуерния стартъп Hugging Face и университета Карнеги Мелън, представено от MIT Technology Review.
Учените откриват още, че потреблението на AI модел за генериране на текст изразходва доста по-малко електрическа енергия. Създаването на 1000 текста употребява толкоз сила, колкото 16% от цялостното зареждане на смарт телефона.
Изследването, което занапред ще бъде рецензирано, демонстрира, че до момента в който образованието на солидни AI модели е необикновено енергоемко, то е единствено една част от пъзела. По-големият дял от въглеродния отпечатък на AI технологиите идва от действителната им приложимост.
" Проучването за първи път пресмята въглеродните излъчвания, породени от потреблението на AI модел за разнообразни задания ", споделя Саша Лучиони, откривател на AI в Hugging Face.
Тя се надява разбирането на тези излъчвания да помогне за взимането на осведомени решения във връзка с потреблението на AI, тъй че то да е по-щадящо за планетата.
Лучиони и нейният екип преглеждат излъчванията, свързани с 10 известни AI задания на платформата Hugging Face, като отговаряне на въпроси, генериране на текст, подредба и генериране на изображения. Те организират опитите върху 88 разнообразни модела.
За всяка от дилемите се извършват 1000 команди и се мери употребяваната сила със специфичен инструмент, наименуван Code Carbon. Той прави тези калкулации, като преглежда силата, която компютърът употребява, до момента в който работи с модела.
Екипът също по този начин пресмята излъчванията, генерирани от осъществяването на тези задания, употребявайки осем генеративни модела, подготвени да извършват разнообразни задания.
Генерирането на изображения e най-енергоемката и въглеродно-интензивна задача, основана на AI.
Генерирането на 1000 изображения с мощен AI модел, като Stable Diffusion XL, е отговорно за почти толкоз въглероден диоксид, колкото шофирането в средностатистически бензинов автомобил на разстояние 6.5 километра.
За разлика от него, моделът за генериране на текст е с минимум въглеродни излъчвания, или колкото карането на 0.001 километра, т.е. 1 метър, със същото транспортно средство.
Проучването дава потребна визия за въглеродния отпечатък на AI, като предлага съответни цифри и разкрива някои тревожни възходящи трендове, споделя Лин Каак, помощник по компютърни науки и социална политика в Hertie School в Германия.
Тези излъчвания се натрупват бързо. Бумът на генеративния AI накара огромните софтуерни компании да интегрират мощни AI модели в доста разнообразни артикули - от имейл платформи до програмен продукт за текстова обработка.
Тези генеративни AI модели към този момент се употребяват милиони, в случай че не и милиарди пъти всеки ден.
Екипът от учени открива, че потреблението на огромни генеративни модели за основаване на резултати е доста по-енергийно интензивно от това на по-малки AI модели, пригодени за съответни задания.
" Например, потреблението на генеративен модел за систематизиране на кино рецензии, съгласно това дали са позитивни или негативни, изразходва към 30 пъти повече сила, в сравнение с потреблението на тънко надъхан модел, основан особено за тази задача ", споделя Лучиони.
Причината, заради която генеративните AI модели употребяват доста повече сила, е, че те се пробват да вършат доста неща едновременно, като генериране, систематизиране и обобщаване на текст, вместо единствено една съответна задача.
Сравняването на въглеродните излъчвания на по-новите и по-големи генеративни модели с тези на по-старите също е значимо. Оказва се, че новата вълна от AI системи е доста по-въглеродноинтензивна от логаритмите преди две или пет години.
По данни на Гугъл отпреди няколко години, междинното онлайн търсене в търсачкана на компанията употребява 0.3 вата часа електричество, еквивалентно на шофиране на под един метър с кола.
" Днес това количество евентуално е доста по-високо, защото Гугъл също интегрира генеративни AI модели в своето търсене ", споделя Виджай Гадепали, откривател в лабораторията MIT Lincoln.
Изследователите освен откриват, че излъчванията за всяка задача са доста по-високи от предстоящото, само че откриват, че ежедневните излъчвания, свързани с потреблението на AI, надалеч надвишават тези, генерирани при образованието му.
Саша Лучиони тества разнообразни версии на многоезичния AI модел BLOOM на Hugging Face, с цел да види какъв брой използва ще са нужни, с цел да се изпреварят разноските за образование.
Оказва се, че са нужни над 590 милиона използва, с цел да се доближат въглеродните разноски за образование на най-големия модел. За някои от най-популярните модели, като ChatGPT, може да отнеме единствено няколко седмици, до момента в който излъчванията от потреблението им надвишават тези от образованието.
Това е по този начин, тъй като огромните AI модели се образоват единствено един път, само че по-късно могат да се употребяват милиарди пъти. Според някои оценки, известни модели, като ChatGPT, имат до 10 милиона консуматори дневно, доста от които ги употребяват повече от един път.
Генерирането на едно изображение благодарение на мощен AI модел лишава толкоз сила, колкото цялостното зареждане на смарт телефон. Това демонстрира изследване на откриватели от софтуерния стартъп Hugging Face и университета Карнеги Мелън, представено от MIT Technology Review.
Учените откриват още, че потреблението на AI модел за генериране на текст изразходва доста по-малко електрическа енергия. Създаването на 1000 текста употребява толкоз сила, колкото 16% от цялостното зареждане на смарт телефона.
Изследването, което занапред ще бъде рецензирано, демонстрира, че до момента в който образованието на солидни AI модели е необикновено енергоемко, то е единствено една част от пъзела. По-големият дял от въглеродния отпечатък на AI технологиите идва от действителната им приложимост.
" Проучването за първи път пресмята въглеродните излъчвания, породени от потреблението на AI модел за разнообразни задания ", споделя Саша Лучиони, откривател на AI в Hugging Face.
Тя се надява разбирането на тези излъчвания да помогне за взимането на осведомени решения във връзка с потреблението на AI, тъй че то да е по-щадящо за планетата.
Лучиони и нейният екип преглеждат излъчванията, свързани с 10 известни AI задания на платформата Hugging Face, като отговаряне на въпроси, генериране на текст, подредба и генериране на изображения. Те организират опитите върху 88 разнообразни модела.
За всяка от дилемите се извършват 1000 команди и се мери употребяваната сила със специфичен инструмент, наименуван Code Carbon. Той прави тези калкулации, като преглежда силата, която компютърът употребява, до момента в който работи с модела.
Екипът също по този начин пресмята излъчванията, генерирани от осъществяването на тези задания, употребявайки осем генеративни модела, подготвени да извършват разнообразни задания.
Генерирането на изображения e най-енергоемката и въглеродно-интензивна задача, основана на AI.
Генерирането на 1000 изображения с мощен AI модел, като Stable Diffusion XL, е отговорно за почти толкоз въглероден диоксид, колкото шофирането в средностатистически бензинов автомобил на разстояние 6.5 километра.
За разлика от него, моделът за генериране на текст е с минимум въглеродни излъчвания, или колкото карането на 0.001 километра, т.е. 1 метър, със същото транспортно средство.
Проучването дава потребна визия за въглеродния отпечатък на AI, като предлага съответни цифри и разкрива някои тревожни възходящи трендове, споделя Лин Каак, помощник по компютърни науки и социална политика в Hertie School в Германия.
Тези излъчвания се натрупват бързо. Бумът на генеративния AI накара огромните софтуерни компании да интегрират мощни AI модели в доста разнообразни артикули - от имейл платформи до програмен продукт за текстова обработка.
Тези генеративни AI модели към този момент се употребяват милиони, в случай че не и милиарди пъти всеки ден.
Екипът от учени открива, че потреблението на огромни генеративни модели за основаване на резултати е доста по-енергийно интензивно от това на по-малки AI модели, пригодени за съответни задания.
" Например, потреблението на генеративен модел за систематизиране на кино рецензии, съгласно това дали са позитивни или негативни, изразходва към 30 пъти повече сила, в сравнение с потреблението на тънко надъхан модел, основан особено за тази задача ", споделя Лучиони.
Причината, заради която генеративните AI модели употребяват доста повече сила, е, че те се пробват да вършат доста неща едновременно, като генериране, систематизиране и обобщаване на текст, вместо единствено една съответна задача.
Сравняването на въглеродните излъчвания на по-новите и по-големи генеративни модели с тези на по-старите също е значимо. Оказва се, че новата вълна от AI системи е доста по-въглеродноинтензивна от логаритмите преди две или пет години.
По данни на Гугъл отпреди няколко години, междинното онлайн търсене в търсачкана на компанията употребява 0.3 вата часа електричество, еквивалентно на шофиране на под един метър с кола.
" Днес това количество евентуално е доста по-високо, защото Гугъл също интегрира генеративни AI модели в своето търсене ", споделя Виджай Гадепали, откривател в лабораторията MIT Lincoln.
Изследователите освен откриват, че излъчванията за всяка задача са доста по-високи от предстоящото, само че откриват, че ежедневните излъчвания, свързани с потреблението на AI, надалеч надвишават тези, генерирани при образованието му.
Саша Лучиони тества разнообразни версии на многоезичния AI модел BLOOM на Hugging Face, с цел да види какъв брой използва ще са нужни, с цел да се изпреварят разноските за образование.
Оказва се, че са нужни над 590 милиона използва, с цел да се доближат въглеродните разноски за образование на най-големия модел. За някои от най-популярните модели, като ChatGPT, може да отнеме единствено няколко седмици, до момента в който излъчванията от потреблението им надвишават тези от образованието.
Това е по този начин, тъй като огромните AI модели се образоват единствено един път, само че по-късно могат да се употребяват милиарди пъти. Според някои оценки, известни модели, като ChatGPT, имат до 10 милиона консуматори дневно, доста от които ги употребяват повече от един път.
Източник: darik.bg
КОМЕНТАРИ