大規模言語モデルの訓練で50トン、見えてきたAIのCO2排出量

大規模言語モデルの構築に伴い、二酸化炭素が大量に排出される。AIスタートアップ企業ハギング・フェイスは業界で初めて、AIモデル構築のライフサイクル全体における二酸化炭素排出量を推定する手法を考案した。 by Melissa Heikkilä2022.11.18 17 16 大規模言語モデル（LLM）には不都合な秘密がある。訓練と運用に大量のエネルギーが必要になることだ。その上、大規模言語モデルのカーボン・フットプリント（CFP）が実際どれほど大きいのか、正確なところはいまだ若干謎に包まれている。人工知能（AI）スタートアップ企業であるハギング・フェイス（Hugging Face）は、モデルの訓練中だけでなく、ライフサイクル全体にわたっての排出量を見積もることで、より正確にカーボン・フットプリントを推定できる、新たなよりよい手法を編み出したという。 AIによる環境への影響を評価する取り組みを

[sisya]

仮想通貨より800倍まし。ビットコインだけで去年は40000トンも排出していたので。

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何の役にも立たない仮想通貨に比べればどーってことない。

[misshiki]

仮想通貨に比べればマシというブコメがいくつか。確かにこんなことを問題視していたらソフトウェア開発を初めとしたコンピューティングリソースを使う作業や処理は全部できなくなるな。

[deejayroka]

“ブルームの訓練 訓練に用いられるコンピューター機器の製造、より広範なコンピューティングインフラ、ブルームの訓練後、実際に運用する際に必要なエネルギーを考慮に入れると排出量は2倍になる”

[cl-gaku]

問題はその50トンかけるいくつなんかということやが。100や200じゃすまんやろ

[kei_1010]

なんだそんなもんか。ガンガンやれ。という印象。大規模言語モデルの世の中への貢献度を思えば微々たるもん。

[itochan]

AIでオネーチャンのイラストを製造してる人たちも、大量のCO2で世界を破壊に導いている。　もちろん仮想通貨も。