La start-up Hugging Face, spécialisée dans l'intelligence artificielle (IA), a entrepris la première tentative du secteur pour estimer l'empreinte carbone globale d'un grand modèle linguistique.
leur développement et leur fonctionnement nécessitent de. En outre, l'ampleur réelle de l'empreinte carbone de ces modèles reste un mystère. La start-up Hugging Face pense avoir trouvé un moyen de calculer cette empreinte avec plus de précision en estimant les émissions produites pendant l'ensemble du cycle de vie du modèle et non plus seulement pendant leur développement.
Si ce nombre peut paraître élevé pour un seul modèle - 50 tonnes métriques d'émissions de carbone soit l'équivalent d'environs 60 vols reliant Londres à New York -, c'est nettement moins que les émissions associées à d'autres LLM de la même taille.
"Notre objectif était d'aller au-delà des seules émissions de carbone de l'électricité consommée pendant le développement et de prendre en compte une plus grande partie du cycle de vie afin d'aider la communauté de l'IA à avoir une meilleure idée de son impact sur l'environnement et de la façon dont nous pourrirons commencer à réduire cet impact", explique Sasha Luccioni, chercheur chez Hugging Face...
D'après Lynn Kaack, professeure adjointe d'informatique et de politique publique à la Hertie School de Berlin, qui n'a pas participé aux travaux de Hugging Face, l'article apporte également des éclaircissements indispensables sur l'étendue de l'empreinte carbone des modèles de langage de grande taille.
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