En el entorno empresarial actual, las empresas consideran que los requisitos de cálculo de los modelos de inteligencia artificial son muy grandes, por lo tanto deben buscar más capacidad de cómputo. Pero Sasha Luccioni, responsable de IA y clima en Hugging Face, cree que las empresas pueden utilizar la IA de una manera más inteligente para mejorar el rendimiento y la precisión de los modelos, en lugar de simplemente perseguir recursos de cómputo más altos.

Luccioni señala que las empresas suelen elegir modelos generales grandes al usar IA, pero en realidad, los modelos optimizados para tareas específicas pueden superar a estos modelos grandes en precisión y costo, y reducir significativamente el consumo energético. Su investigación muestra que el consumo energético de los modelos específicos de tareas es 20 a 30 veces menor que el de los modelos generales.

En segundo lugar, las empresas deberían tomar la eficiencia como opción predeterminada. Al aplicar la "teoría del impulso", se puede guiar el comportamiento del usuario en el diseño del sistema, reduciendo el consumo innecesario de cálculos. Por ejemplo, las empresas pueden limitar el modo de cálculo de alto costo predeterminado, animando a los usuarios a elegir el modo de cálculo más adecuado.

Además, la optimización de la utilización de hardware es muy importante. Las empresas deben considerar el uso de procesamiento por lotes, ajustar la precisión del cálculo y optimizar el tamaño de los lotes, para reducir el desperdicio de recursos. Mediante un ajuste detallado del hardware, las empresas pueden mejorar significativamente la eficiencia del cálculo.

Para fomentar la transparencia energética, Hugging Face también lanzó un mecanismo de calificación de eficiencia energética de IA, un sistema de calificación que evalúa la eficiencia energética de los modelos, motivando a los desarrolladores a prestar atención a los problemas de eficiencia energética.

Luccioni sugiere que las empresas reflexionen sobre la mentalidad tradicional de que "más cálculo es mejor". En lugar de perseguir grandes grupos de GPUs, deberían centrarse en cómo lograr los resultados de manera inteligente, utilizando arquitecturas y gestión de datos más óptimos para mejorar el rendimiento.

Destacados:

🌟 Elegir modelos orientados a tareas específicas es más rentable que usar modelos generales grandes, reduciendo significativamente el consumo energético.

🔍 Establecer la eficiencia como opción predeterminada, reduciendo los gastos de cálculo innecesarios mediante la teoría del impulso.

⚙️ Optimizar la utilización del hardware y la calificación de eficiencia energética, mejorando la eficiencia del cálculo y promoviendo el desarrollo de sistemas de IA sostenibles.