要約
- LLM（Large Language Models）の環境への影響に関する懸念が高まっている。
- MetaのLlama 3.1 405Bは、ChatGPT-4に匹敵し、GPUメモリーの要件は1,620〜1,944 GB。
- Llama 3.1 405Bのトレーニングコストは約16,000 GPUsと60百万ドルの見積もり。
- トレーニングによる電力消費は11 GWhで、CO₂排出量は約5,000トン。
- AIの進化に伴い、より持続可能なソリューションが期待されている。
考察
大規模な言語モデルのトレーニングには膨大なリソースが必要であり、環境への影響も懸念されています。AIの発展においては、環境負荷を考慮した持続可能なアプローチがますます重要になってきます。また、AIの大規模化が限界に達し、小規模な言語モデルも価値を提供できる可能性があることが示唆されています。
元記事: https://towardsdatascience.com/smaller-is-smarter-89a9b3a5ad9e