生成式人工智能的环境成本和影响

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2023-12-09 06:05:12

生成式人工智能的环境成本和影响

生成式人工智能推动整个社会、技术和生产力的提升，但这些模型隐藏的环境成本和影响往往被忽视。本文分享八个步骤来使这些系统更环保：

使用现有的大型生成模型，不要生成自己的模型；
对现有模型进行微调训练；
使用节能计算方法；
只有在提供重大价值时才使用大型模型；
鉴别何时使用生成式人工智能；
评估云提供商或数据中心能源；
重用模型和资源；
了解人工智能活动的碳活动足迹。

虽然ChatGPT、BERT、LaMDA、GPT-3、DALL-E-2、MidJourney和StableDiffusion等新型生成式AI工具在更多领域中得到广泛应用，但这些模型所暗藏的环境成本和影响却通常被人忽视。

在确定机器学习模型的碳足迹时，需要考虑训练模型产生的碳足迹、使用ML模型进行推理所产生的碳足迹以及生产所有所需计算硬件和云数据中心能力所需的碳足迹。

为了使生成式人工智能更环保，我们可以使用现有的大型生成模型、对现有模型进行微调训练、使用节能计算方法、只有在提供重大价值时才使用大型模型、鉴别何时使用生成式人工智能、评估云提供商或数据中心能源、重用模型和资源以及了解人工智能活动的碳活动足迹。

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