ChatGPT耗能驚人

ChatGPT的出現(xiàn)好像又一次給人灌輸只有大數(shù)據(jù)大模型才是人工智能產(chǎn)生突破成果的必由之路。

據(jù)華爾街見聞報道，如果粗略合算ChatGPT的總生命周期碳足跡，自2022年11月30日運行60余天來，其制造設備碳排放超過33.41噸，模型訓練碳排放超過552噸，運行60天碳排放約為229.2噸；三者相加，ChatGPT上線后的碳排放超過814.61噸。要想從大氣中吸收這些二氧化碳，相當于需要栽種超過6.5萬棵樹。可是如果ChatGPT與人腦同時工作，人腦的能耗僅為機器的0.002%。

難怪ChatGPT的開發(fā)者也不得不發(fā)布要研究小數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。

作為算法研究人員的使命就是就是讓不可能實現(xiàn)的事情變成現(xiàn)實的可行的結果，對復雜系的不可解的問題繞過去實現(xiàn)可解的成果，讓需要很長時間才可以算出的問題快速的算出，讓大數(shù)據(jù)的算法變成小數(shù)據(jù)的算法，這是不以人的意志為轉移的客觀發(fā)展規(guī)律！

在人工智能領域靠大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的應用效果，一定是因為模型本身不夠智能所造成的！隨著機器智能程度的提高一定會變成小數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。SDL自律學習模型已經(jīng)告訴我們，小數(shù)據(jù)的機器學習的訓練結果可以產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的效果，小硬件系統(tǒng)通過高維空間平面分類可以超越低維度的大模型的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的應用效果！

因此ChatGPT再次掀起大模型大的耗能的競賽值得深思！