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13 avril 2023

L'IA de formation et la crise de l'eau : un regard sur le lien surprenant entre ChatGPT et consommation d'eau

En bref

De grands modèles de langage comme OpenAI's ChatGPT et les Barde de Google nécessitent des fermes de serveurs massives pour fournir suffisamment de données pour former les programmes puissants. Ils utilisent beaucoup d'eau. Les experts craignent que les bouteilles d'eau renversées puissent avoir des conséquences néfastes sur les réserves d'eau, en particulier aux États-Unis, où la sécheresse et l'incertitude environnementale devraient s'accentuer.

Les grands modèles de langage populaires, comme OpenAI's ChatGPT et Bard de Google, nécessitent des serveurs massifs pour fournir suffisamment de données pour entraîner les programmes puissants. Cela rend les chatbots IA extrêmement assoiffés. Les chercheurs ont constaté que la formation pour le populaire ChatGPT a consommé à lui seul 185,000 XNUMX gallons d’eau. Ils craignent que bouteilles d'eau renversées pourrait peser sur l'approvisionnement en eau, en particulier dans les régions connaissant une sécheresse historique.

L'IA de formation et la crise de l'eau : un regard sur le lien surprenant entre ChatGPT et consommation d'eau

La quantité d'eau douce nécessaire pour entraîner une intelligence artificielle équivaut à la quantité d'eau douce nécessaire pour remplir la tour de refroidissement d'un réacteur nucléaire. Le dernier supercalculateur de Microsoft compte 10,000 XNUMX cartes graphiques et plus de 285,000 XNUMX cœurs de processeur, ce qui montre l'ampleur de l'opération derrière l'IA.

Les chatbots utilisant l'empreinte hydrique de l'IA doivent être traités en priorité pour lutter contre les défis mondiaux de l'eau. La consommation d'eau est calculée différemment pour l'IA avec prélèvement physique par rapport à la consommation.

Les salles de serveurs doivent être maintenues au frais pour éviter les dysfonctionnements de l'équipement. Pour maintenir cette température, des tours de refroidissement sont déployées pour évaporer l'eau froide. Les chercheurs estiment qu'un gallon d'eau est consommé pour chaque kilowattheure dans un centre de données moyen. Des sources d'eau douce propres peuvent être utilisées dans les centres de données pour éviter la corrosion ou la croissance de bactéries.

Les centres de données nécessitent de grandes quantités d’eau et d’électricité pour entraîner les modèles. Le document de recherche de 2018 estime que Google GPT3 pourrait nécessiter plus de 500,000 4.5 litres d’eau et XNUMX millions de watts d’électricité rien que pour s’entraîner. D’autres LLM nécessitent également de grandes quantités d’eau et d’électricité pour s’entraîner.

Les chercheurs s'inquiètent de l'effet du changement climatique et de l'utilisation de l'eau sur les populations américaines. Ils pensent que d'ici la fin du siècle, près de la moitié des bassins d'eau douce du pays seront incapables de répondre aux demandes mensuelles en eau. De nombreuses régions pourraient voir leur l'approvisionnement en eau réduit d'un tiers au cours des 50 prochaines années en raison de la hausse des températures. Bien que les pluies torrentielles aient contribué à dissiper certaines inquiétudes, la sécheresse dans l'Ouest américain est la pire depuis 1,000 XNUMX ans. Les niveaux des réservoirs comme le lac Mead ont tellement baissé qu'ils ont exposé des décennies.

Le coût de l'utilisation de l'eau par l'IA peut être réduit en formant des modèles en dehors des températures de pointe et en s'engageant avec des chatbots pendant les « heures économes en eau ». La transparence et plus de transparence sont nécessaires pour que les développeurs de modèles d'IA et les opérateurs de centres de données soient plus transparents.

  • ChatGPT est un outil d'intelligence artificielle avancé qui peut être utilisé à diverses fins, de la création de poésie à la lecture de jeux textuels. L'une des applications les plus fascinantes est sa capacité à générer des invites de texte à image. ChatGPT est un modèle qui utilise un format de dialogue pour interagir avec les utilisateurs et maintenir le flux du discours. Le modèle utilisé pour entraîner le bot provient de GPT3.5. Le robot est très intelligent et peut répondre avec des blagues amusantes ou créer des lettres.

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