In der heutigen digitalen Welt sind große Sprachmodelle (LLMs) zu einem festen Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden. Haben Sie sich jemals über ihre Umwelt Auswirkungen Gedanken gemacht? Eine aktuelle Studie hebt hervor, dass diese Modelle unsere Online-Erfahrungen verbessern, aber möglicherweise auch erheblich zum Klimawandel beitragen durch übermäßigen Energieverbrauch.
Diese Forschung zeigt, dass verschiedene LLMs unterschiedliche Mengen an Kohlenstoffemissionen erzeugen, wobei einige Modelle bis zu 50 Mal mehr CO2 emittieren als ihre weniger anspruchsvollen Gegenstücke. Überraschenderweise kommen die genauesten Modelle oft mit den höchsten Energiekosten.
Verständnis des Energieverbrauchs von LLMs
Die genaue Schätzung der Umweltkosten von LLMs kann komplex sein. Eine Studie hat beispielsweise vorgeschlagen, dass das Training von ChatGPT an Energie verbraucht hat, die dem entspricht, was ein durchschnittlicher Amerikaner in einem Jahr verwendet – bis zu 30 Mal mehr. Aber was ist mit den Energiekosten, wenn diese Modelle aktiv unsere Fragen beantworten?
Forschungsergebnisse der Hochschule München
Forscher der Hochschule München haben 14 LLMs untersucht, deren Parameter von 7 bis 72 Milliarden reichten. Sie testeten diese Modelle an 1.000 Benchmark-Fragen zu verschiedenen Themen.
Die Rolle der Tokens im Energieverbrauch
Wenn LLMs Ihre Anfragen verarbeiten, wandeln sie Wörter in Tokens um – eine numerische Darstellung. Einige Modelle integrieren zusätzliche „Denktokens“, die den Energieverbrauch erhöhen, aber eine tiefere Überlegung vor der Generierung von Antworten ermöglichen. Diese signifikante Verarbeitung führt zu höheren Kohlenstoffemissionen.
Vergleichsanalyse des Tokenverbrauchs
Die Studie ergab, dass Modelle mit höherem Denkaufwand im Durchschnitt 543,5 Denktokens pro Frage produzierten, während kürzere Modelle nur 37,7 Tokens benötigten. Zum Beispiel wird GPT-3.5 als kurzes Modell klassifiziert, während GPT-4o in die Kategorie der reasoning Modelle fällt.
Kohlenstoffemissionen im Zusammenhang mit Genauigkeit
Interessanterweise korreliert eine verbesserte Genauigkeit mit erhöhten Emissionen. Das Denkmodell Cogito mit 70 Milliarden Parametern erzielte eine beeindruckende Genauigkeit von 84,9 %, aber seine Kohlenstoffemissionen waren dreimal höher als die anderer Modelle ähnlicher Größe, die mit Kürze antworteten.
Der Kompromiss zwischen Genauigkeit und Nachhaltigkeit
Laut dem Forscher Maximilian Dauner gibt es einen klaren Kompromiss zwischen Genauigkeit und Nachhaltigkeit in der LLM-Technologie. Keines der Modelle, die weniger als 500 Gramm CO2-Äquivalent produzierten, konnte über 80 % Genauigkeit bei den Testfragen erreichen.
Einfluss des Themas auf die Emissionen
Die Studie zeigte auch, dass die Art der Fragen von Bedeutung ist. Anfragen, die tiefes Nachdenken in Bereichen wie Philosophie oder abstrakter Algebra erforderten, führten zu Emissionen, die bis zu sechs Mal höher waren als bei einfacheren Themen.
Sind alle Emissionen gleich?
Es gibt Vorbehalte bei der Bewertung von Emissionen; diese Zahlen hängen stark von den lokalen Energieversorgungsnetzen und spezifischen Modellen ab. Die Forscher hoffen, dass diese Studie zur überlegten Nutzung von LLMs anregt.
Wie können wir Emissionen beim Einsatz von KI minimieren? Laut Dauner können Nutzer durch Aufforderungen an Modelle zu knappen Antworten und die Reservierung von Hochleistungsmodellen für wesentliche Aufgaben ihren CO2-Fußabdruck erheblich reduzieren.
Wie hoch ist der Kohlenstofffußabdruck bei der Nutzung von LLMs? Während die genaue Zahl variieren kann, können hochleistungsfähige Modelle erhebliche Mengen CO2 während Interaktionen emittieren, insbesondere wenn sie komplexe Überlegungen anstellen.
Produzieren alle LLMs die gleiche Menge an CO2? Nein, verschiedene Modelle haben unterschiedliche Emissionen, die von ihrem Design und ihren Verarbeitungskapazitäten abhängen, wobei Denkmodelle in der Regel höhere Emissionen produzieren.
Wie können wir informierte Entscheidungen über die Nutzung von LLMs treffen? Nutzer sollten darauf achten, Modelle auszuwählen, die Leistung und Energieeffizienz in Einklang bringen und wann immer möglich auf knappe Antworten setzen.
Was sind „Denktokens“ und warum sind sie wichtig? Denktokens werden von einigen Modellen verwendet, um internes Denken zu verbessern, tragen jedoch auch zu einem erhöhten Energieverbrauch und höheren Emissionen bei.
Während wir weiterhin KI in unser Leben integrieren, ist es entscheidend, ihre Umweltauswirkungen zu verstehen. Dieses Wissen kann uns helfen, verantwortungsvolle Entscheidungen über den Umgang mit diesen leistungsstarken Werkzeugen zu treffen. Für weitere Einblicke sollten Sie verwandte Inhalte auf Moyens I/O erkunden.
