如何使自然语言处理 (NLP) 更加可持续？
通过优先考虑节能的模型架构和训练方法，可以使 NLP 变得更具可持续性。像 GPT-3 这样的大型语言模型 (LLM) 需要大量的计算资源，从而导致高能耗和碳排放。为了解决这个问题，开发人员可以采用模型剪枝、量化和知识蒸馏等技术。例如，DistilBERT 和 TinyBERT 是较小的模型，它们保留了其较大对应物（如 BERT）的大部分性能，同时使用更少的参数和更少的训练时间。知识蒸馏包括训练一个较小的模型来模仿一个较大的模型，从而在不牺牲准确性的情况下降低推理成本。通过关注这些方法，开发人员可以保持性能，同时大幅降低能源消耗。
另一种方法是优化数据使用和资源分配。训练 NLP 模型通常涉及处理大量冗余数据集，这会浪费计算资源。开发人员可以使用主动学习来选择仅用于训练的最具信息性的数据样本，从而减少数据集的大小。像 Hugging Face 的 Datasets 库这样的工具可以实现高效的数据流，从而最大限度地减少内存开销。此外，通过迁移学习重用预训练模型可以避免冗余训练。例如，无需从头开始训练新模型，而是在特定任务（如情感分析）上微调预训练的 BERT 模型，从而节省能源和时间。云环境中的高效资源管理（如基于工作负载自动缩放 GPU 集群）也可以防止过度配置并减少空闲计算浪费。
最后，可持续的 NLP 需要更好的硬件利用率和可再生能源集成。开发人员应利用节能硬件，如 TPU 或具有张量核心的 GPU，这些硬件针对 NLP 中常见的矩阵运算进行了优化。像 Google Cloud 和 AWS 这样的云提供商现在提供碳感知计算区域，工作负载在由可再生能源供电的数据中心中运行。像 CodeCarbon 这样的工具可以帮助跟踪排放，使团队能够做出明智的决策。优化推理（例如使用模型缓存或在边缘设备上部署轻量级模型）可以降低持续的能源成本。例如，在智能手机上部署量化的 MobileBERT 而不是依赖基于云的 LLM 可以减少延迟和服务器能源使用。通过结合硬件效率、可再生能源和推理优化，NLP 可以负责任地扩展。