বিভিন্ন এআই প্রম্পটের জলবায়ু প্রভাব

এটি কোনও ইমেল লেখা হোক বা ছুটির পরিকল্পনা করা হোক না কেন, ক আমেরিকানদের চতুর্থাংশ বলুন তারা দিনে বেশ কয়েকবার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে যোগাযোগ করে, অন্য 28% বলেছেন যে তাদের ব্যবহার দিনে প্রায় একবার।

তবে অনেক লোক তাদের অনুসন্ধানগুলির পরিবেশগত প্রভাব সম্পর্কে অসচেতন হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, চ্যাটজিপিটি ব্যবহার করে করা একটি অনুরোধ একটি গুগল অনুসন্ধানের বিদ্যুতের 10 গুণ বেশি গ্রাস করে আন্তর্জাতিক শক্তি সংস্থা। এছাড়াও, ডেটা সেন্টারগুলি, যা এআই মডেলগুলিকে শক্তিশালী করার জন্য প্রয়োজনীয়, 4.4% প্রতিনিধিত্ব ২০২৩ সালে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ব্যবহৃত সমস্ত বিদ্যুতের মধ্যে – এবং ২০২৮ সালের মধ্যে তারা দেশের বিদ্যুতের প্রায় 6.7 থেকে 12% গ্রাস করবে বলে আশা করা হচ্ছে। এটি সম্ভবত সেখান থেকে বাড়তে চলেছে: বিশ্বব্যাপী ডেটা সেন্টারের সংখ্যা ২০১২ সালে ৫০০,০০০ থেকে বেড়েছে ৮ মিলিয়নেরও বেশি সেপ্টেম্বর 2024।

একটি নতুন গবেষণা, প্রকাশিত সীমান্ত, ইস্যুতে আরও মনোযোগ আকর্ষণ করা লক্ষ্য। গবেষকরা “টোকেন” এর সংখ্যা বিশ্লেষণ করেছেন – একটি ভাষা মডেল পাঠ্য প্রক্রিয়া এবং উত্পন্ন করতে ব্যবহার করে এমন ডেটাগুলির ক্ষুদ্রতম ইউনিটগুলি – প্রতিক্রিয়াগুলি উত্পাদন করার জন্য প্রয়োজনীয় এবং সন্ধান করেছেন যে নির্দিষ্ট প্রম্পটগুলি অন্যদের তুলনায় 50 গুণ বেশি সিও 2 নির্গমন প্রকাশ করতে পারে।

আরও পড়ুন: এআই বিপ্লব শক্তি বিপ্লব ছাড়া সম্ভব নয়

বিভিন্ন এআই মডেল বিভিন্ন সংখ্যক পরামিতি ব্যবহার করে; যারা প্রায়শই আরও পরামিতি সহ আরও ভাল পারফর্ম করুন। গবেষণায় সাত থেকে 72 বিলিয়ন প্যারামিটার পর্যন্ত 14 টি বৃহত ভাষার মডেল (এলএলএম) পরীক্ষা করা হয়েছে, তাদের বিভিন্ন বিষয় জুড়ে একই 1000 টি বেঞ্চমার্ক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা হয়েছে। প্যারামিটারগুলি হ’ল অভ্যন্তরীণ ভেরিয়েবল যা কোনও মডেল প্রশিক্ষণের সময় শিখেন এবং তারপরে ফলাফলগুলি উত্পাদন করতে ব্যবহার করে।

যুক্তিযুক্ত-সক্ষম সক্ষম মডেলগুলি, যা আরও জটিল কাজগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম হয়, গড়ে গড়ে 543.5 “চিন্তাভাবনা” টোকেন তৈরি করা হয় (এটি উত্তর উত্পাদনের আগে যুক্তিযুক্ত এলএলএমগুলি উত্পন্ন করে এমন ডেটাগুলির অতিরিক্ত ইউনিট)। এটি আরও সংক্ষিপ্ত মডেলের সাথে তুলনা করা হয়েছে যার জন্য প্রতি প্রশ্নে মাত্র 37.7 টোকেন প্রয়োজন। যত বেশি টোকেন ব্যবহার করা হত, নির্গমন তত বেশি – উত্তরটি সঠিক ছিল কি না তা নির্বিশেষে।

বিষয়গুলির বিষয়গুলি উত্পাদিত নির্গমনের পরিমাণকে প্রভাবিত করেছিল। হাই স্কুল ইতিহাসের মতো সোজা বিষয়গুলির বিষয়ে প্রশ্নগুলি বিমূর্ত বীজগণিত বা দর্শনের মতো বিষয়ের তুলনায় ছয়গুণ কম নির্গমন তৈরি করে, যার জন্য দীর্ঘ যুক্তি প্রক্রিয়া প্রয়োজন।

গবেষকরা বলছেন, বর্তমানে অনেক মডেলের অন্তর্নিহিত “নির্ভুলতা-টেকসই বাণিজ্য-বন্ধ রয়েছে”। যে মডেলটি গবেষকরা সবচেয়ে নির্ভুল হিসাবে বিবেচিত হয়েছিল, যুক্তি-সক্ষম-সক্ষম কোগিটো মডেল, অনুরূপ আকারের মডেলগুলির চেয়ে তিনগুণ বেশি সিও 2 নির্গমন তৈরি করেছে যা আরও সংক্ষিপ্ত উত্তর তৈরি করেছে। এআই মডেলগুলির বর্তমান ল্যান্ডস্কেপে তখন অন্তর্নিহিত চ্যালেঞ্জটি শক্তি দক্ষতা এবং নির্ভুলতা উভয়কেই অনুকূল করতে সক্ষম হতে হবে। “হচশুলে মেনচেন বিশ্ববিদ্যালয়ের ফলিত বিজ্ঞান বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষক প্রথম লেখক ম্যাক্সিমিলিয়ান ডাওনার প্রথম লেখক ম্যাক্সিমিলিয়ান দুনার এক প্রেস বিজ্ঞপ্তিতে বলেছেন,” 1000 টি প্রশ্নের সঠিকভাবে উত্তর দেওয়ার ক্ষেত্রে CO₂ সমতুল্য 500 গ্রাম সমতুল্য নির্গমনকে ছাড়িয়ে রাখা মডেলগুলির মধ্যে কোনওটিই নয়। ”