LLM-ების ინფერენციისას ნახშირბადის ემისიების კვლევა: მოულოდნელი აღმოჩენები საზოგადოების მიერ შექმნილ მოდელებში
ბოლო წლებში დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) გამოყენების გარემოზე ზემოქმედებაზე ცნობიერება იზრდება. ეს სტატია იკვლევს LLM-ების ინფერენციის ფაზაში ნახშირბადის ემისიებს, წარმოადგენს Open LLM Leaderboard-ში ემისიის შეფასებების ინტეგრაციას და მოულოდნელ აღმოჩენებს, მაგალითად, რომ საზოგადოების მიერ მორგებული მოდელები (community fine-tunes) ხშირად უფრო ნახშირბადეფექტურია, ვიდრე ოფიციალური მოდელები. განხილულია ემისიების ცვლილებები სხვადასხვა მოდელის ტიპისა და ზომის მიხედვით, რაც მიზნად ისახავს მომხმარებლებ
ინტერვიუ საშა ლუჩიონთან: AI-ს ეთიკური გამოყენება და მისი გარემოზე ზემოქმედება
წარმოგიდგენთ ინტერვიუს საშა ლუჩიონთან, Hugging Face-ის მკვლევარ მეცნიერთან, რომელიც მუშაობს მანქანური სწავლის მოდელებისა და მონაცემთა ნაკრებების ეთიკურ და საზოგადოებრივ გავლენებზე. საშა ასევე Big Science Workshop-ის ნახშირბადის კვალის სამუშაო ჯგუფის თანათავმჯდომარე და Climate Change AI (CCAI) ორგანიზაციის დამფუძნებელი წევრია. ამ ეპიზოდში ის საუბრობს იმაზე, თუ როგორ ზომავს ელექტრონული ფოსტის ნახშირბადის კვალს, როგორ დაეხმარა ადგილობრივ საქველმოქმედო სამზარეულოს ML-ის გამოყენებაში და როგორ ანიჭებს