近日,密歇根大學(xué)的一項(xiàng)新研究發(fā)現(xiàn),一種訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型的省力方法可以在相同的時(shí)間內(nèi)完成,但能耗可降低30%。這種方法可以節(jié)省足夠的能源,到2026年為110萬(wàn)美國(guó)家庭供電。
研究人員開(kāi)發(fā)了一款名為 Perseus 的軟件工具,通過(guò)識(shí)別關(guān)鍵路徑,即需要最長(zhǎng)時(shí)間才能完成的一系列子任務(wù)。然后,Perseus 會(huì)降低非關(guān)鍵路徑上的處理器速度,以便它們都能在同一時(shí)間完成工作,從而消除不必要的功耗。
該團(tuán)隊(duì)通過(guò)訓(xùn)練 GPT-3、其他三個(gè)大型語(yǔ)言模型和一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型來(lái)測(cè)試 Perseus。結(jié)果表明,Perseus 可以降低 AI 訓(xùn)練的能耗,同時(shí)保持相同的訓(xùn)練速度。
研究人員表示,這種省力方法對(duì)于公平使用人工智能具有重要意義。如果一個(gè)國(guó)家沒(méi)有足夠的電力來(lái)運(yùn)行大型模型,他們可能需要使用遠(yuǎn)程服務(wù),或者只能運(yùn)行較小、準(zhǔn)確度較低的模型。這種差距可能會(huì)進(jìn)一步加劇不同社區(qū)之間的差距。
該研究表明,通過(guò)優(yōu)化 AI 訓(xùn)練方法,可以降低能耗,同時(shí)保持相同的訓(xùn)練速度。這對(duì)于節(jié)省能源和減少碳足跡具有重要意義。
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