Kunawsatix OpenAI ukax ChatGPT ukax 2022 mara tukuyan uñstayawaykana, ukax kusisiñamp llakisiñampiw sartayawayxi. AI generativo ukax wali muspharkañ ch’amanïtap uñacht’ayäna, ensayonak luraña, codificación jan walt’äwinak askichaña, ukat arte uñstayañkama. Ukampis medio ambiente tuqit yatxatirinakarusa, yatxatirinakarusa ukat tecnólogos ukanakarus alarma uñstayarakïna. ¿Kuna jachʼa llakis utji? Modelos de Lenguas (LLM) ukanakar yatichañataki ukhamarak apnaqañatakix jach’a ch’ama apnaqañaw wakisi, ukax jaya pachan sustentabilidad uka tuqit jiskt’äwinakaruw puriyi. Kunjamakitix LLMs ukanakax industrias ukanakar yatichäw ukhamarak k’umaraptañ ukham mayjt’ayaskaki, jupanakan jan walt’awinakapax janiw jan yäqatäkaspati. Aka qillqatax mä wakiskir jiskt’aw uñstayi: ¿Aka sistemas inteligentes ukanakax jupanakpachaw sum apnaqapxaspati, ukhamat ch’amap jisk’achañataki ukhamarak pachamamaru jan walt’ayañataki? Ukat ukhamächi ukhaxa, ¿kunjamas ukax AI ukan paisaje ukar mayjt’ayaspa? LLMs ukan energía ukan jan walt’awinakaparux t’unjañäni, yatichäwit inferencia ukar puriñkama, ukatx machaq estrategias de autoafinación ukanakat yatxatañäni, ukax AI ukar juk’amp sustentable ukham tukuyaspawa. AI Energía Desafío ukar amuyaña Yatichawi vs. Inferencia uka tuqita Google ukan jach’a arut modelos ukanakan yatichäwipax GPT-4 jan ukax PaLM ukanakax mä jach’a recursos computacionales ukanakaw mayi. Amuyt’añataki, GPT-3 ukan yatichañax waranq waranq GPUs ukanakaruw semanas ukan irnaqañapatak apst’asiwayi, mä maranx patak patak utanakan Estados Unidos markan ch’amap apt’asiwayi. Huella de carbono ukax centros de datos ukar ch’amanchañ mezcla de energía ukanakat dependeriwa. Yatichäw tukuyatatsti, fase de inferencia —kawkhantix modelos ukanakax chiqpach lurawinakap apnaqapxi— energía apnaqañar yapxati. Mä jiskt’äwitak ch’amax jisk’akïkchisa, kunapachatix sapa urux walja millones de ukham mayacht’asiwinakax kunayman plataformanakan lurasiski sasin amuyt’ktan ukhax mä jach’a jan walt’awiruw tuku. ¿Kunatsa LLMs ukanakax walja ch’ama apnaqapxi? Jichhürunakan LLMs ukanakax parámetros ukar uñtatawa; jupanakax waranqa waranqa jan ukax billones de parámetros ukanipxi, ukax walja yänak lurañataki, machaqar tukuyañataki, ukat imañataki. Modelo Tama: Chips basados en silicio ukan apnaqawipax capacidades de procesamiento ukampiw limitado ukhamarak ukhamat clústeres de GPUs jan ukax TPUs ukanakax exponencialmente energía apnaqañ jilxatañatakix wakisi. Hardware ukan jark’awinakapax: Centros de datos ukanakaxa jach’a cargas de trabajo computacional ukanakaru yanapt’añatakixa junt’ukiwa ukatxa sistemas de refrigeración ukaxa 40 % ukja ch’amampiwa apnaqaspa jani energía eficiente ukhamäkchi ukhaxa. Q’uñt’ayaña munatapa: Peaje Ambiental ukatxa Económico ukanaka Pachamamar tuqitx qullqinakax emisiones de carbono ukhamarak uma apnaqañax thayt’ayañanx ukampirus operativo gastos ukax mä jan walt’awiwa jisk’a empresas AI ukanakataki. Sapa maraw qullqix millones de millones ukar purispa, ukax sustentabilidad ukax janiw medio ambiente ukakikiti jan ukasti qullqi tuqitx wali wakiskiriwa. Modelo AI ukax Energía Consumo ukan t’unjatawa Kunjams LLMs ukanakax ch’ama apnaqapxi uk amuyañatakix, ukanak t’unjañäni: Operación AI ukax mä jach’a lurawiwa Energía ukax (%) 1.1. Yatichawi Phaxsi 60% ukjawa. Inferencia (Jiskt’äwinak apnaqaña) 1.1. 25% ukjawa. Datos Centro ukax thayt’ayatawa 10% ukja . Operaciones de Hardware ukaxa mä juk’a pachanakwa lurasi 5% ukjawa. Yatichäw phaxsix ch’ama apnaqañanx juk’amp jach’a yanapt’irjamaw qhiparaski. Key Takeaway: Estrategias ukaxa Autooptimización ukataki Yatxatirinakax kunjams LLMs ukanakax ch’ama apnaqawip sum apnaqapxaspa uk uñakipapxi, software ukan irnaqawip hardware mayjt’awinakamp mayachthapisa. Modelo Poda ukatxa Cuantización ukampi Parámetros redundantes ukanakaxa mä juk’a chiqaparu uñjañatakixa apsutarakiwa, ukaxa mä jisk’achawiwa modelo ukanxa jan chiqaparu uñjañataki. Poda: Ukax precisión (jan ukax 32 bits ukjat 8 bits ukjaruw) datos ukan jisk’achasi, ukax memoria ukat computacional uka mayiwinak jisk’acharaki. Cuantización: Cuantización ukat Poda ukax wali askiwa ukampis kunapachatix bucles de retroalimentación ukamp apnaqatäki ukhax mä modelo ukax kawkir chiqanakas wali wakiskiriwa ukat kawkir chiqanakas cuantificatäspa ukx wali askiwa. Akax machaq chiqawa, ukampis potencial ukax redes autooptimización ukanakanw utji. Inferencia Dinámica (Cálculo Condicional) ukaxa 1.1. Computación condicional uka amuyunakax modelos ukanakarux neuronas jan ukax capas ukanakak apnaqañapatakiw yanapt’i, ukax mä lurawimp wakiskiriwa. Amuyt’añataki, Google ukan Mixture-of-Experts (MoE) ukan amtapax red ukarux subredes especializadas ukar jaljatawa, ukax yatichäwinak ch’amanchaski ukhamarak energía apnaqañ jisk’achañataki, parámetros activos ukanakar limitasa. Ch’amanchawi Yatiqawi Sintonización ukataki Yatiqañ ch’amanchawix hiperparámetros ukanakax tasa de aprendizaje ukat tama lote ukanakar uñtasitw sumaptaspa, equilibrar exactitud ukat energía consumo ukhamat modelos ukanakax sum irnaqapxañapataki. Walja Objetivos ukanakan Optimización uka luraña Janiw ukakikiti, chiqapar uñjañatakikix LLMs ukax yaqha amtanakatakiw askincharakispa: chiqapar uñjaña, latencia ukat ch’ama apnaqaña, Google Vizier jan ukax Ray Tune ukham herramientas ukanakamp apnaqasa. Jichha pachanx eficiencia energética ukax mä jach’a amtaruw tukuwayi uka marcos ukanakanxa. Hardware Innovaciones ukat AI Co-Diseño Chips de propósito especial ukaxa suma lurañataki AI lurawinakaru suma uñjañataki. Circuitos Integrados Específicos de Aplicación (ASICs): Chips p’iqit amuyt’ayata, wali lurawiwa, ukhamata ch’ama jisk’achañataki kunapachatixa lurasixa computación de red neural ukaxa lurasiski. Computación Neuromórfica: Qhana apnaqasa computación ukax sistema electrónico ukan limitaciones ukanakap atipjaspawa, ukhamat sistema ukan ch’amap jisk’achañataki. Computación Óptica: Sistemas AI ukanakax software ukamp hardware ukan co-diseño ukamp luratawa, ukax algoritmos de software ukat recursos hardware ukanakan mä pachan chiqanchañapatakiw jayti. Técnicas de Optimización de Energía AI ukanakamp chikancht’asiña Técnica ukaxa mä juk’a pachanakwa lurasi Ch’ama Jisk’achawi (%) 1.1. Nayraqata Beneficio ukaxa Modelo Poda ukaxa 30% ukja . Jani wakiskir parámetros modelo ukanaka jisk’achaña Cuantificación ukax mä juk’a pachanakanwa 40% ukja . Precisión computacional ukarux jisk’acharaki Computación Condicional (MoE) ukaxa 1.1. 25% ukjawa. Modelo wakiskir ukakiw activa Ch’amanchaña Yatiqaña 15% ukja . Dinámicamente ch’ama apnaqawi askichaña Computación Neuromórfica ukax mä juk’a pachanakanwa 50% ukja . P’iqin eficiencia ukar uñtasitawa Co-Diseño de Hardware (ASICs, Chips ópticos) ukax mä juk’a pachanakanwa. 35% ukjawa. Hardware específico AI ukax mä jach’a eficiencia ukatakiw lurasi Jutïr modelos AI ukax walja técnicas ukanakamp mayachthapispawa, ukhamat 60-70% taqpach energía ukar jisk’achañataki. AI Autooptimización ukatakix jan walt’awinaka : Yaqhipa lurawinakaxa, poda ukhamaraki cuantización, chiqapa lurawixa mä juk’a jan walt’ayaspawa. Exactitud Trade-offs Jiwasax wali irnaqasktanwa, chips de silicio ineficiente ukar atinisiñ amtampi. Límites de Infraestructura del Centro de Datos: Jichhax janiw mä norma universal ukax utjkiti energía eficiencia ukar arknaqañataki. Medidas de Rendimiento Energético Ch’amanchawinaka: Sostenibilidad ukan kamachinakapax wali ch’amawa, ukax modelos eficientes ukanakar apsuñapatakiw wayt’aspa. Gobierno ukan kamachipa: Jutïr pachan Implicacionanakapa LLMs autooptimización ukax 20% jan ukax juk’ampiruw energía uka apnaqañx jisk’achaspa, millones de millones de jiskt’äwinakataki, ukax jach’a qullqinak ukhamarak emisiones ukanakar ahorro ukar puriyaspa. Ukax uraqpachan cero neto amtanakamp chikakiwa ukatx walja sectoranakaruw jan walt’ayi: : LLMs eficientes energéticas ukax servicio al cliente ukat análisis ukanakanx juk’ampiw apthapispa. Empresa : Hugging Face ukham código abierto ukan amtanakapax machaq lurawinakarux juk’amp jank’akiw lurasispa. Yatxatäwi : Estándares de transparencia energética ukax autooptimización ukaruw mä norma ukham ch’amanchaspa. Política Tukuyawi LLMs ukax machaq nivel de sofisticación arunak apnaqañanx apaniwayi ukampis energía uka apnaqañ jan walt’awix mä jach’a llakiwa. Ukampirus pachpa amuyt’awiw uka modelos ukanakar uñstayawayxi, ukax askichawiruw puriyi. Técnicas ukanakax poda, cuantización, cálculo condicional, ukhamarak co-diseño de hardware ukanakax uñacht’ayiwa, LLMs ukanakax jupanakan energía apnaqawip apnaqapxi, ukax lurasispawa. Kunjamakitix yatxatäwix nayrar sartaski, uka jan walt’awix juk’akiw AI sostenible ukax lurasispati janicha ukat juk’ampiw kunjams industria tecnológica ukax jank’ak tantachasipxaspa uka phuqhañataki —janiw pachamamatakix machaq lurawinakat sacrificiot luqtkiti. Uñakipt’atanaka Brown, T., ukat yaqhanakampi. (2020) ukat juk’ampinaka. "Modelos de lenguas ukax juk'a Yatiqirinakawa". , 33, 1877-1901. (Fuente hipotética ukax GPT-3 ukan yatichäw yatiyawinakapataki). Sistemas de Procesamiento de Información Neural ukan nayrar sartawipa Strubell, E., Ganesh, A., ukat McCallum, A. (2019) jupanakax yatxatapxaraki. "PNL ukan Manqha Yatiqañataki Energía ukat Política ukanakat amuyt'awinaka". , 3645-3650. (AI energía ukan qullqip tuqit uñacht’äwi). ACL ukan 57 mara tantachawipan lurawinakapa Fedus, W., ukat yaqhanakampi. (2021) ukat juk’ampinaka. "Transformadores de interruptor: Escalamiento a Modelos de Parámetros de Trillones ukampi Simple ukat Eficiente escasez ukampi." . (Mixture-de-Experts ukan aruskipäwipataki). arXiv nayraqat imprimir arXiv:2101.03961 Patterson, D., ukat yaqhanakampi. (2021) ukat juk’ampinaka. "Emisiones de Carbono ukat Jach'a Red Neural ukan yatichäwipa". . (Energía de entrenamiento ukan jakhüwinakapatakiw fuente). arXiv nayraqat imprimir arXiv:2104.10350 Google ukan yatxatäwipa. (2023) ukat juk’ampinaka. "Vizier: Mä Servicio Black-Box Optimización ukataki." . (Referencia de herramientas ilustrativas ukat uñtʼatawa). Google AI Blog ukax uñt'ayatawa
