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Noticias de eficiencia energética
3 noticias · De más nuevas a más antiguas.
arXiv Computer Science AIEstudio sobre el compromiso entre energía y precisión de los Modelos de Lenguaje Grande en tareas de respuesta a preguntas médicas
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.
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MIT News Artificial IntelligenceUsar la IA para mitigar la creciente amenaza ambiental de los centros de datos
Christina Delimitrou, profesora asociada del MIT, aplica aprendizaje automático para hacer más eficientes, seguros y confiables los centros de datos a gran escala, reduciendo su consumo energético. Su grupo rediseña sistemas de nube obsoletos y crea arquitecturas de servidores que extraen más potencia del hardware existente, ya que muchos operaban solo al 15% de su capacidad. También incorpora explicabilidad a las herramientas de IA y desarrolla clones de sistemas propietarios para investigar.
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Hugging Face BlogEmisiones de CO₂ y rendimiento de modelos: claves del Open LLM Leaderboard
El Open LLM Leaderboard evaluó más de 3.000 modelos de lenguaje abiertos desde junio de 2024 e integró estimaciones de emisiones de CO₂ para dar transparencia sobre el impacto ambiental de la inferencia. El análisis de 2.742 modelos muestra que a mayor tamaño suele haber mayor costo de CO₂, aunque la mejora en puntaje no siempre es proporcional, y que los ajustes finos de la comunidad tienden a ser más eficientes en carbono que los modelos oficiales. El ajuste fino mejora la coherencia y concisión de las respuestas, reduciendo la carga computacional y potencialmente las emisiones, aunque faltan datos exactos por benchmark.
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