NLP 模型的碳足迹指的是在训练和部署过程中产生的温室气体排放。 这个足迹主要由训练大型模型所需的大量计算能力驱动，这通常需要在高耗能的数据中心运行数千小时的 GPU 或 TPU。 例如，据估计，像 GPT-3 这样的模型的训练消耗超过 1,000 兆瓦时的电力，相当于大约 100 个美国家庭的年能源使用量。 碳影响取决于多种因素，例如为数据中心供电的能源（例如，煤炭与可再生能源）、硬件的效率以及模型的训练时间。
具体的例子突出了这个问题的规模。 2019 年的一项研究发现，训练单个大型 Transformer 模型（如 BERT）可以排放高达 1,400 磅的二氧化碳，相当于一次往返美国的航班。 诸如 GPT-3 或 Megatron-Turing 等更大的模型会因其规模而呈指数级放大这种影响。 例如，据报道，GPT-3 的训练运行产生了超过 500 吨的二氧化碳，相当于五辆普通汽车的终生排放量。 即使是较小规模的任务，例如在自定义数据集上微调模型，如果重复执行，也会增加大量的排放。 此外，碳成本不仅限于训练：部署模型进行推理（例如，在聊天机器人或翻译服务中）也会消耗能源，尤其是在大规模情况下。
开发人员可以通过实际策略来减少这种碳足迹。 首先，使用更小、更高效的架构（例如，DistilBERT 或 TinyBERT）可以用更少的资源实现具有竞争力的性能。 其次，利用优先考虑可再生能源的云提供商（例如，某些地区的 Google Cloud 或 AWS）可以直接减少排放。 第三，使用混合精度训练、提前停止或参数高效微调（例如，LoRA）等技术优化训练可以减少计算时间。 像 CodeCarbon 或 ML CO2 Impact Calculator 这样的工具可以帮助量化排放量，从而做出明智的决策。 最后，重用 Hugging Face 等中心提供的预训练模型，而不是从头开始训练，可以最大限度地减少冗余工作。 通过在设计选择中优先考虑效率和可持续性，开发人员可以在性能与环境责任之间取得平衡。