datawhale 大模型学习 第十二章-大模型环境影响

环境影响概述

• 气候变化：大语言模型（LLM）的训练和运行需要大量计算资源，导致显著的能源消耗和温室气体排放，加剧气候变化。
• 能源消耗：训练LLM的计算过程消耗大量电力，间接增加了化石燃料的使用，从而产生二氧化碳排放。

生命周期评估（LCA）

• 生产：硬件制造过程中的原材料提取和设备制造产生温室气体排放。
• 使用：数据中心的能源消耗，主要取决于电力的碳强度，即电力生产过程中的碳排放量。
• 寿命终止：电子设备的回收和处理过程，以及未回收设备的潜在环境影响。

缓解措施

• 清洁能源：在清洁能源供电的数据中心训练模型，减少碳足迹。
• 模型优化：开发更高效的模型架构和训练程序，以及使用更节能的硬件。
• 碳抵消：通过植树等活动抵消碳排放，但需注意单一种植可能带来的生态问题。

个人责任与行动

• 测量与报告：在研究和开发过程中测量和报告模型的环境影响。
• 激励调整：在追求模型准确性的同时，考虑其环境成本。