Estudio sobre el compromiso entre energía y precisión de los Modelos de Lenguaje Grande en tareas de respuesta a preguntas médicas

Resumen del corpus

Se investiga el consumo de energía y la huella de carbono de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) utilizados en sistemas de respuesta a preguntas médicas. El estudio demuestra cómo estimar el consumo de energía y las emisiones para modelos disponibles en el leaderboard OpenMedical-LLM. Se enfatiza la necesidad de evaluar el compromiso entre energía y precisión para seleccionar modelos más eficientes y sostenibles.