- Carbon Emissions and Large Neural Network Training [19.2]
我々は最近の大型モデルT5, Meena, GShard, Switch Transformer, GPT-3のエネルギー使用量と炭素フットプリントを算出する。 エネルギー効率とCO2排出量(CO2e)を改善するための次の機会を強調します。 MLの炭素フットプリントを減らすために、エネルギー使用量とCO2eはモデルを評価する上で重要な指標であるべきだと考えています。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 22 Apr 2021 17:57:23 GMT)- 大規模モデル構築時の二酸化炭素排出量等を扱った論文。重要な視点であるとともに著者のGoogleで議論のあった話題でもある。