現在のビジネス環境において、企業は人工知能モデルの計算要件が非常に膨大であると一般的に考えており、そのためにはより多くの計算能力を求める必要があると考えている。しかし、Hugging FaceのAIと気候担当者であるSasha Luccioniは、企業がAIをより賢く使い、モデルの性能や精度を向上させるためには、単に高い計算リソースを追求するのではなく、他の方法も検討すべきだと述べている。

Luccioniは、企業がAIを使用する際には通常、大規模な汎用モデルを選ぶことが多いが、実際には特定のタスクに特化した簡素なモデルの方が、正確性とコストの面で大規模なモデルを上回り、エネルギー消費を大幅に削減できると指摘している。彼女の研究によると、タスク特化型モデルのエネルギー消費量は汎用モデルよりも20〜30倍少ない。

次に、企業は効率をデフォルトの選択肢として採用すべきである。推力理論を活用することで、システム設計の中でユーザーの行動を導き、不要な計算コストを削減することが可能となる。例えば、高コストの計算モードをデフォルトで有効にしないことで、ユーザーに最も適した計算方法を選ばせることが可能である。

また、ハードウェアの利用効率の最適化も非常に重要である。企業はバッチ処理、計算精度の調整、バッチサイズの最適化などを行い、リソースの無駄を減らすべきである。ハードウェアの細かい調整を通じて、企業は計算効率を大きく向上させることができる。

Hugging Faceは、エネルギー透明性を促進するために、AIのエネルギー効率スコアリングメカニズムを導入した。このスコアリングシステムはモデルのエネルギー効率を評価し、開発者がエネルギー効率の問題に注目するように促している。

Luccioniは、企業が「より多くの計算が良い」という伝統的な考え方を見直すべきだと提案している。大型GPUクラスターを求めるのではなく、結果を賢く達成する方法を考え、より優れたアーキテクチャやデータ管理を利用してパフォーマンスを向上させるべきである。

ポイント:

🌟 特定のタスク向けのモデルを選ぶことは、汎用的大規模モデルを使うよりもコスト効果が高く、エネルギー消費を大幅に削減できる。

🔍 効率をデフォルトの選択肢に設定し、推力理論を使って不要な計算コストを削減する。

⚙️ ハードウェアの利用効率とエネルギー効率スコアリングを最適化し、計算効率を向上させ、持続可能なAIシステムの発展を促進する。