Із зростанням розміру та складності генеративних моделей ШІ зростає і потреба у значних обчислювальних ресурсах. Таке масштабування створює серйозні виклики щодо екологічної стійкості, обмежень інфраструктури та справедливого доступу до передових систем штучного інтелекту.

Обчислення та вартість

Навчання передових моделей, таких як GPT-4, DALL·E 3 або Gemini, вимагає потужних апаратних кластерів, які працюють протягом тижнів або місяців. Вартість може сягати мільйонів доларів, що робить розробку передових ШІ доступною лише для обмеженого кола добре фінансованих організацій.

Проблема

Висока вартість обмежує відкриті дослідження та сприяє концентрації влади серед технологічних гігантів.

Рішення

Дистиляція моделей та альтернативи з відкритими вагами, такі як Mistral і Falcon, знижують бар'єр для входу для менших лабораторій і дослідників.

Споживання енергії

Генеративні AI-моделі потребують величезної кількості енергії — не лише під час навчання, а й під час масштабованого розгортання. Такі моделі, як GPT-4, Stable Diffusion та великі відеогенератори, повинні обробляти мільярди параметрів на великих апаратних інфраструктурах, що призводить до значного споживання електроенергії та викидів вуглецю.

Енергоспоживання ще більше зростає під час інференсу, коли моделі обслуговують мільйони щоденних запитів користувачів, що вимагає постійної роботи GPU та активного використання дата-центрів.

Проблеми:

• Викиди вуглецю від невідновлюваних джерел енергії;
• Витрати на охолодження та теплові втрати в дата-центрах;
• Нерівний доступ до енергії обмежує розвиток ШІ в регіонах з обмеженими ресурсами.

Рішення:

• Ініціативи "зелений ШІ": пріоритетність удосконалень моделей, які забезпечують найкращу продуктивність на одиницю енергії, а не лише максимальні можливості;
• Оптимізація дата-центрів: впровадження сучасних систем охолодження, енергоефективного обладнання та динамічного масштабування обчислювальних навантажень;
• Компенсація викидів та прозорість: заохочення публічного звітування про енергоспоживання та викиди розробниками ШІ.

Дослідження ефективності

Для вирішення проблем масштабування та стійкості дослідники впроваджують техніки, які підвищують ефективність навчання та інференсу без значної втрати якості моделі.

Основні підходи:

1. Ефективне донавчання параметрів (PEFT): методи, такі як LoRA (низькорівнева адаптація) та адаптерні шари, дозволяють донавчати моделі, використовуючи лише частину початкових параметрів. Це суттєво зменшує навантаження під час навчання та уникає необхідності повного перенавчання моделі.

2. Квантизація: стискає ваги моделі до меншої розрядності (наприклад, з 32-біт до 8-біт або 4-біт), зменшуючи обсяг пам'яті, затримку та енергоспоживання — при цьому точність для багатьох завдань зберігається.

   • Приклад: проекти LLaMA та GPTQ використовують квантизовані трансформери для запуску великих моделей на споживчих GPU без значної втрати продуктивності.

3. Розрідженість і суміш експертів (MoE): такі моделі активують лише підмножину експертних мереж під час інференсу, зменшуючи обчислення на токен при масштабуванні ємності моделі. Така вибіркова активація дозволяє зберігати низьке енергоспоживання навіть для більших архітектур.

4. Дистиляція та стиснення: дистиляція знань навчає менші "студентські" моделі відтворювати поведінку більших "вчительських" моделей, досягаючи подібної продуктивності при значно менших ресурсах.

Поточні дослідження:

• Google DeepMind розробляє енергоефективні варіанти трансформерів;
• Meta AI досліджує моделі з розрідженим маршрутизацією для оптимізації інференсу;
• Відкриті лабораторії створюють альтернативи моделей з низькими ресурсами, що підтримують цілі сталого розвитку.

Підсумок

Сталий розвиток і масштабування — це не лише технічні питання, а й глобальні виклики, що стосуються енергоспоживання, рівності у дослідженнях і екологічної відповідальності. Завдяки впровадженню ефективних методів навчання та прозорої звітності спільнота штучного інтелекту може сприяти інноваціям, не завдаючи шкоди планеті.