- 大規模言語モデル（LLMs）の環境影響についての対立する見解
- 一部の研究は、LLMsのトレーニングや使用による著しい炭素排出量を強調
- 他方、LLMsは現行の実践に持続可能な代替手段を提供できるとする主張も存在
- 環境影響を総合的に評価するための比較評価の提供
- LLMsと人間労働の相対的効率性を検討
- アメリカにおける典型的LLM（Llama-3-70B）および軽量LLM（Gemma-2B-it）の比較
- 人間対LLMの比率が40から150（典型的LLM）および1200から4400（軽量LLM）の範囲
研究は、LLMsが人間労働に比べて環境面で有意な利点をもたらす可能性を示唆しています。LLMの比較的低い環境影響は、エネルギー消費、水使用量、炭素排出、コストの4つの指標で、Llama-3-70Bが人間労働を大幅に上回ることを強調しています。インドの場合も同様に、LLMsは考慮されたすべてのメトリックで人間を上回ります。しかし、LLMsの長期的な持続可能性を確保するための研究努力の重要性も強調されています。
元記事: https://www.nature.com/articles/s41598-024-76682-6