OpenAI が 2022 年後半に ChatGPT を立ち上げたとき、それは喜びと懸念の両方を引き起こしました。生成 AI は、エッセイの作成、コーディングの問題の解決、さらにはアートの作成など、驚くべき可能性を示しました。しかし、環境保護論者、研究者、技術者の間では警戒も呼び起こしました。最大の懸念は、大規模言語モデル (LLM) のトレーニングと実行に必要な膨大なエネルギー消費であり、その長期的な持続可能性について疑問が生じています。 LLM は教育や医療などの業界を継続的に改革しており、その影響は無視できません。この論文では、重要な疑問を提起しています。これらのインテリジェント システムは、電力消費を削減し、環境への影響を最小限に抑えるために自らを最適化できるでしょうか。もしできるとしたら、AI の状況はどのように変化するでしょうか。 トレーニングから推論まで、LLM のエネルギー課題を分析し、AI をより持続可能にする革新的な自己調整戦略を探ります。 AIエネルギー課題を理解する トレーニングと推論 Google の GPT-4 や PaLM などの大規模言語モデルのトレーニングには、膨大な計算リソースが必要です。たとえば、GPT-3 のトレーニングには、数千の GPU を数週間実行し、米国の何百もの家庭が 1 年間に消費するのと同じ量のエネルギーを消費しました。カーボン フットプリントは、データ センターに電力を供給するエネルギー ミックスによって異なります。トレーニング後も、モデルが実際のタスクを処理する推論フェーズでエネルギー消費が増加します。1 つのクエリに必要なエネルギーはわずかですが、さまざまなプラットフォームで毎日何十億ものそのようなインタラクションが発生していることを考えると、これは重大な問題になります。 LLM はなぜこれほど多くのエネルギーを消費するのでしょうか? 今日の LLM はパラメータに依存します。数十億、あるいは数兆ものパラメータがあり、処理、更新、保存には大量のリソースが必要です。 モデル サイズ: シリコンベースのチップの使用は処理能力によって制限されるため、エネルギー使用量が飛躍的に増加するには GPU または TPU のクラスターが必要になります。 ハードウェアの制約: 高い計算負荷をサポートするデータ センターは高温になり、冷却システムがエネルギー効率が良くない場合は最大 40 % の電力を消費する可能性があります。 冷却の必要性: 環境と経済への悪影響 環境面でのコストには、二酸化炭素排出量や冷却のための水使用量が含まれますが、運用コストは小規模な AI 企業にとって問題となります。年間コストは数十億ドルに達する可能性があり、持続可能性は環境問題だけでなく経済問題としても重要です。 AIモデルのエネルギー消費の内訳 LLM がどのようにエネルギーを消費するかを理解するために、詳しく見てみましょう。 AIオペレーション エネルギー消費量（％） トレーニングフェーズ 60% 推論（クエリの実行） 25% データセンターの冷却 10% ハードウェア操作 5% トレーニング フェーズは、依然として電力消費に最も大きく影響します。 重要なポイント: 自己最適化のための戦略 研究者たちは、ソフトウェア作業とハードウェアの変更を組み合わせて、LLM がエネルギー使用を最適化する方法を研究しています。 モデルの剪定と量子化 限定された範囲で精度に影響を与える冗長なパラメータが削除され、精度を損なうことなくモデルのサイズが縮小されます。 プルーニング: これにより、データの精度 (たとえば、32 ビットから 8 ビット) が低下し、メモリと計算要件が削減されます。 量子化: 量子化とプルーニングは便利ですが、どの部分が重要で、どの部分が量子化できるかをモデルが判断できるフィードバック ループで使用すると、非常に効果的になります。これは新しい分野ですが、自己最適化ネットワークには可能性があります。 動的推論（条件付き計算） 条件付き計算というアイデアにより、モデルは特定のタスクに関連するニューロンまたはレイヤーのみを使用できるようになります。たとえば、Google の Mixture-of-Experts (MoE) アプローチでは、ネットワークを特殊なサブネットワークに分割し、アクティブなパラメータの数を制限することでトレーニングを強化し、エネルギー消費を削減します。 チューニングのための強化学習 強化学習は、学習率やバッチ サイズなどのハイパーパラメータを最適化し、精度とエネルギー消費のバランスをとって、モデルが効率的に動作するようにすることができます。 多目的最適化 LLM は、精度を最適化するだけでなく、Google Vizier や Ray Tune などのツールを使用して、精度、レイテンシ、電力消費などの他の目的を最適化することもできます。最近では、エネルギー効率がこれらのフレームワークの重要な目的になっています。 ハードウェアの革新とAIの共同設計 AI タスクの実行効率を向上させる専用チップ。 特定用途向け集積回路 (ASIC): ニューラル ネットワーク計算を実行する際の電力消費を最小限に抑えるために、脳にヒントを得たチップが現在開発中です。 ニューロモルフィック コンピューティング: 光を使用したコンピューティングは、電子システムの限界を克服し、システムの電力消費を削減することができます。 光コンピューティング: ハードウェアとソフトウェアの共同設計を通じて作成された AI システムでは、ソフトウェア アルゴリズムとハードウェア リソースを同時に調整できます。 AIエネルギー最適化技術の比較 技術 エネルギー削減（％） 主な利点 モデルの剪定 30% 不要なモデルパラメータを削減 量子化 40% 計算精度が低下する 条件付き計算 (MoE) 25% 必要なモデルのみをアクティブ化します 強化学習 15% 電力使用量を動的に調整 ニューロモルフィックコンピューティング 50% 脳の効率をエミュレートする ハードウェア共同設計（ASIC、光チップ） 35% 最大限の効率性を実現するAI専用ハードウェアを開発 将来の AI モデルでは、複数の技術を組み合わせて、全体のエネルギーを 60 ～ 70% 削減することが予想されます。 自己最適化AIの課題 : プルーニングや量子化などの一部の機能では、精度がわずかに低下する可能性があります。 精度のトレードオフ 私たちは依然として、非効率的なシリコン チップに依存するという前提で運用しています。 データ センター インフラストラクチャの制限: 現在、エネルギー効率を追跡するための普遍的な標準はありません。 エネルギーパフォーマンス測定のギャップ: 厳格な持続可能性ルールにより、効率的なモデルの採用が強制される場合があります。 政府の規制: 将来への影響 自己最適化 LLM は、数十億のクエリに対してエネルギー消費を 20% 以上削減できるため、コストと排出量を大幅に削減できます。これは、世界的なネットゼロ目標と一致しており、いくつかの分野に影響を与えます。 : エネルギー効率の高い LLM により、顧客サービスと分析の導入が促進される可能性があります。 エンタープライズ : Hugging Face のようなオープンソースの取り組みにより、イノベーションがさらに加速する可能性があります。 調査 : エネルギーの透明性に関する基準は、自己最適化を規範として推進する可能性があります。 政策 結論 LLM は言語処理に新たなレベルの洗練をもたらしましたが、エネルギー消費の問題が大きな懸念事項となっています。しかし、これらのモデルを生み出したのと同じインテリジェンスが解決策を提供します。プルーニング、量子化、条件付き計算、ハードウェアの共同設計などの技術は、独自のエネルギー消費を管理する LLM を設計できることを示しています。研究が進むにつれて、持続可能な AI が可能かどうかという問題はなくなり、環境のためにイノベーションを犠牲にすることなく、テクノロジー業界がどれだけ早くそれを実現できるかという問題になります。 参考文献 Brown, T., et al. (2020). 「言語モデルは少数ショットの学習者です。」 、33、1877-1901。 (GPT-3 トレーニング データの仮想ソース。) Advances in Neural Information Processing Systems Strubell, E.、Ganesh, A.、McCallum, A. (2019)。「NLP におけるディープラーニングのエネルギーとポリシーに関する考慮事項」 、3645-3650。(AI のエネルギー コストに関する例示的な情報源。) ACL 第 57 回年次会議の議事録 Fedus, W., et al. (2021). 「スイッチトランスフォーマー：シンプルで効率的なスパース性を備えた1兆パラメータモデルへのスケーリング」 。（専門家の混合の議論の基礎。） arXivプレプリントarXiv:2101.03961 Patterson, D., et al. (2021). 「炭素排出量と大規模ニューラルネットワークのトレーニング」 。 (トレーニングエネルギー推定値のソース。) arXiv プレプリント arXiv:2104.10350 Google Research。(2023) 「Vizier: ブラックボックス最適化サービス」。Google 。(ツールの参考例。) AI ブログ
