728x90 반응형 에너지소비3 [영문기사 공부] 생성형 AI를 친환경적으로 만드는 방법 (下) by Ajay Kumar and Tom Davenport / Harvard business review July 20, 2023 유의미한 가치를 제공하는 경우에만 대형 모델을 사용하십시오. 데이터 과학자와 개발자는 모델이 어디에 가치를 제공하는지 아는 것이 중요합니다. 만약 전력 소모가 3배 더 많은 시스템을 사용해도 모델의 정확도가 1~3%만 증가한다면, 추가 에너지를 소비할 가치가 없습니다. 넓게는, 기계 학습과 인공지능이 문제를 해결하는 데 항상 필요한 것은 아닙니다. 개발자는 먼저 여러 대체 방안들을 조사 및 분석하고 그에 따라 접근 방식을 선택해야 합니다. Montreal AI Ethics Institute 역시 이 문제에 대해 적극적으로 참여하고 있습니다. 생성형 AI를 사용할 때 신중해야 합.. 2023. 7. 28. [영문기사 공부] 생성형 AI를 친환경적으로 만드는 방법 (中) by Ajay Kumar and Tom Davenport / Harvard business review July 20, 2023 AI 모델링, 배포, 사용을 더 친환경적으로 지속 가능하게 만들려는 움직임이 있습니다. 이것의 목표는 전력 소모가 많은 방식을 보다 적합하고 환경을 고려한 방식으로 대체하는 것입니다. 환경에 해를 끼치지 않고 광범위하게 배포할 수 있도록 AI 알고리즘을 친환경적으로 만들기 위해서는, 공급자와 사용자 모두의 변화가 필요합니다. 특히 생성형 모델은 높은 에너지 소비를 감안하여 더 널리 보급되기 전에 친환경적으로 변해야 합니다. 우리는 AI와 생성형 AI가 이러한 방향으로 이끌 수 있는 여러 가지 방법을 알고 있으며 아래에서 설명할 것입니다. 기존의 대형 생성 모델을 사용하고 직접 .. 2023. 7. 26. [영문기사 공부] 생성형 AI를 친환경적으로 만드는 방법 (上) by Ajay Kumar and Tom Davenport / Harvard business review July 20, 2023 대중들은 ChatGPT, BERT, LaMDA, GPT-3, DALL-E-2, MidJourney 및 Stable Diffusion과 같은 새로운 생성형 AI 도구의 능력에 감탄했지만, 이러한 모델의 숨겨진 환경 비용과 영향은 자주 간과됩니다. 이러한 시스템의 개발 및 사용은 엄청나게 에너지 집약적이고, 물리적 인프라를 유지하려면 전력 소비가 수반됩니다. 현재 이러한 도구는 이제 막 대중화되기 시작했지만 이러한 비용이 가까운 미래에 극적으로 증가할 준비가 되어있다고 생각하는 것이 합리적입니다. 정보 통신 기술 시스템을 저장하고 관리하도록 설계된 물리적 시설인, 데이터 센터 산업.. 2023. 7. 24. 이전 1 다음 728x90 반응형
