आज के व्यापारिक पर्यावरण में, कंपनियां समझती हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल की गणना की आवश्यकता बहुत अधिक होती है, इसलिए उन्हें अधिक गणना क्षमता की खोज करनी पड़ती है। लेकिन हगिंग फेस के एआई और जलवायु विभाग की अध्यक्ष साशा लुकियोनी के अनुसार, कंपनियां बस अधिक गणना संसाधन की ओर झुके रहने के बजाय, एआई के बेहतर तरीकों से उपयोग करके मॉडल के प्रदर्शन और सटीकता में सुधार कर सकती हैं।
लुकियोनी ने बताया कि कंपनियां एआई के उपयोग में आमतौर पर बड़े सामान्य मॉडल का चयन करती हैं, लेकिन वास्तव में, विशिष्ट कार्य के लिए डिज़ाइन किए गए संक्षिप्त मॉडल इन बड़े मॉडल की तुलना में सटीकता और लागत में बेहतर हो सकते हैं और ऊर्जा खपत में बहुत कमी ला सकते हैं। उनके अध्ययन के अनुसार, विशिष्ट कार्य मॉडल की ऊर्जा खपत सामान्य मॉडल की तुलना में 20 से 30 गुना कम होती है।
दूसरा, कंपनियों को दक्षता को डिफ़ॉल्ट विकल्प के रूप में रखना चाहिए। "थ्रॉटल थ्योरी" के उपयोग से, उपयोगकर्ता व्यवहार को प्रभावित करके सिस्टम डिज़ाइन में अवांछित गणना खपत कम किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, कंपनियां ऊंचे लागत वाले गणना मोड को डिफ़ॉल्ट रूप से चालू नहीं कर सकती हैं, उपयोगकर्ताओं को उपयुक्त गणना विधि का चयन करने के लिए प्रोत्साहित कर सकती हैं।
अतिरिक्त रूप से, हार्डवेयर का उपयोग करने की दक्षता बहुत महत्वपूर्ण है। कंपनियां बैच प्रोसेसिंग, गणना सटीकता को समायोजित करना और बैच आकार को ओप्टीमाइज़ करना शामिल करके संसाधन बरबादी कम कर सकती हैं। हार्डवेयर के विस्तृत नियंत्रण के माध्यम से, कंपनियां गणना दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार कर सकती हैं।
ऊर्जा पारदर्शिता को बढ़ावा देने के लिए, हगिंग फेस ने एआई ऊर्जा दक्षता रेटिंग मेकैनिज्म शुरू किया है, जो मॉडल की ऊर्जा दक्षता के मूल्यांकन करता है, जिससे विकासकर्ता ऊर्जा दक्षता के मुद्दों पर ध्यान देते हैं।
लुकियोनी ने कंपनियों से आग्रह किया कि "अधिक गणना बेहतर है" के पारंपरिक विचार को फिर से विचार करें। बड़े जीपीयू क्लस्टर की ओर झुके रहने के बजाय, उन्हें यह सोचकर परिणाम प्राप्त करने का प्रयास करना चाहिए कि कैसे बेहतर वास्तुकला और डेटा प्रबंधन के माध्यम से प्रदर्शन में सुधार करें।
मुख्य बातें:
🌟 विशिष्ट कार्य के लिए मॉडल का चयन बड़े सामान्य मॉडल की तुलना में अधिक लाभदायक होता है और ऊर्जा खपत में बहुत कमी ला सकता है।
🔍 दक्षता को डिफ़ॉल्ट विकल्प के रूप में रखें, अवांछित गणना खपत कम करने के लिए थ्रॉटल थ्योरी का उपयोग करें।
⚙️ हार्डवेयर के उपयोग की दक्षता और ऊर्जा दक्षता रेटिंग को ओप्टीमाइज़ करें, गणना दक्षता में सुधार करें और स्थायी एआई प्रणाली के विकास में योगदान दें।
