🌿 L'IA verte : Réduire les coûts et promouvoir l'efficacité en IA

Table des matières

1. Introduction à l'intelligence artificielle
2. Les défis de l'IA moderne
   • 2.1 La taille croissante des modèles
   • 2.2 L'aspect coûteux de l'IA
3. L'IA rouge : les facteurs de coûts
   • 3.1 Les modèles de plus en plus grands
   • 3.2 L'utilisation de plus de données
   • 3.3 L'exécution d'expériences multiples
4. L'IA verte : des considérations plus larges
   • 4.1 L'efficacité énergétique
   • 4.2 La reproductibilité des recherches
5. Promouvoir l'efficacité avec les FBOS
6. Transformer les normes de la communauté IA
7. L'importance de l'efficacité pour le traitement du langage naturel

🤖 L'IA Rouge et Verte : Les enjeux de l'Intelligence Artificielle Moderne

L'intelligence artificielle (IA) est un champ de recherche axé sur l'automatisation des tâches. Dans le but de mesurer les progrès, nous utilisons généralement des benchmarks, qui peuvent être considérés comme des tests. Différentes équipes à travers le monde rivalisent pour construire les meilleurs systèmes pour ces benchmarks. Notre objectif est de provoquer un changement dans le domaine de l'IA, en encourageant les chercheurs à se concentrer non seulement sur l'amélioration des résultats finaux, mais aussi sur des objectifs plus écologiques.

L'un des principaux défis de l'IA moderne est la tendance à créer des modèles de plus en plus grands, ce qui les rend de plus en plus coûteux, tant en termes d'argent que d'énergie. En tant que personne soucieuse de ces problématiques, je suis préoccupé par cette situation. Bien que je fasse des choix personnels pour réduire mon empreinte écologique, comme me rendre au travail à vélo, je dépense plus d'énergie et de ressources informatiques une fois arrivé au travail, bien plus que si j'Avais conduit ma voiture.

Il n'est pas toujours nécessaire de former un nouveau modèle à partir de zéro avec l'intégralité des données disponibles. Il est possible de l'utiliser dans un domaine spécifique et pour des tâches plus restreintes, car les utilisateurs se soucient généralement du seul résultat final. Cependant, cette approche a conduit à ce que nous appelons l'IA rouge. En réalité, il s'agit d'une équation comprenant trois facteurs : la taille des modèles, la quantité de données utilisées et le nombre d'expériences menées. Cela nous donne une idée du coût de l'obtention de résultats scientifiques.

Le problème est que cette approche ayant un coût élevé, de nombreux chercheurs ne disposent pas d'un budget suffisant pour participer à la communauté de recherche, même s'ils ont de très bonnes idées pouvant faire avancer le domaine. Au lieu de se concentrer uniquement sur les résultats finaux en termes de précision, nous devons également prendre en compte d'autres facteurs tels que l'efficacité, la consommation d'énergie, le temps d'exécution et la reproductibilité des recherches. C'est ce que nous appelons l'IA verte.

La promotion d'une IA verte passe par une description appropriée de notre budget et la fourniture de petites évaluations budgétaires. Cela permet aux autres chercheurs de comparer leurs résultats à l'avenir et espérons-le, de réduire les coûts de la recherche en IA. Ainsi, plus de personnes pourront participer et les coûts pour tous seront réduits.

Maintenant, nous nous posons la question de ce qu'il convient de reporter. Il n'y a pas de réponse claire à cette question, mais le critère le plus important pour nous est de disposer d'un élément pouvant être Comparé entre différents chercheurs, dans différents endroits, avec différents matériels, à des moments différents. C'est pourquoi nous préconisons l'utilisation des FBOS (opérations en virgule flottante) pour mesurer l'efficacité. Il s'agit d'un nombre d'opérations mathématiques nécessaires pour exécuter un modèle spécifique.

Bien que les FBOS présentent quelques inconvénients, ils représentent un bon point de départ en matière d'efficacité. Notre objectif est de changer les normes de la communauté et du domaine de l'IA. Si les gens Font un meilleur travail pour rendre compte de la quantité de calcul nécessaire, d'autres chercheurs pourront essayer de rivaliser en proposant des résultats légèrement moins précis mais avec une exécution plus rapide ou une consommation de mémoire réduite.

L'efficacité n'est pas seulement importante pour la communauté de recherche en IA, elle nous permettra également de traiter les quantités incroyables de données que les gens génèrent constamment. Actuellement, l'échelle et l'ampleur des modèles ne permettent pas d'extraire toutes les informations contenues dans ces textes. Promouvoir l'efficacité sera donc bénéfique à la fois pour la communauté de recherche et pour le traitement de ces immenses volumes de données.

FAQ

Q: Qu'est-ce que l'IA rouge ? R: L'IA rouge est une approche qui se concentre principalement sur l'amélioration des résultats finaux en termes de précision, sans prendre pleinement en compte d'autres facteurs tels que l'efficacité énergétique, le temps d'exécution ou la reproductibilité des recherches.

Q: Qu'est-ce que l'IA verte ? R: L'IA verte fait référence à une approche plus holistique de l'intelligence artificielle, prenant en compte non seulement les résultats finaux, mais également des considérations telles que l'efficacité énergétique, les coûts de calcul et la reproductibilité des recherches.

Q: Pourquoi est-il important de promouvoir l'efficacité en IA ? R: Promouvoir l'efficacité en IA permet de réduire les coûts de recherche, d'encourager la participation de plus de chercheurs et de traiter efficacement les immenses quantités de données générées chaque jour.

Q: Qu'est-ce que les FBOS ? R: Les FBOS (opérations en virgule flottante) sont utilisés pour mesurer la quantité de calcul nécessaire à l'exécution d'un modèle d'IA. Ils offrent une métrique commune permettant aux chercheurs de comparer leurs résultats.

Ressources

• https://www.example1.com
• https://www.example2.com