Data and System Perspectives of Sustainable Artificial Intelligence

要約

サステナブル AI は、環境への影響を軽減し、持続可能性を達成することを目的とした AI システムの開発と使用に関する AI の下位分野です。
大規模なラングラージ モデルなどの AI モデルのトレーニングと推論が大量のコンピューティング パワーを消費していることを考えると、持続可能な AI の重要性はますます高まっています。
この記事では、データ取得、データ処理、AI モデルのトレーニングと推論に関連する、データとシステムの観点から、現在の問題、機会、これらの問題に対処するためのソリューション例、および取り組むべき将来の課題について説明します。

要約(オリジナル)

Sustainable AI is a subfield of AI for concerning developing and using AI systems in ways of aiming to reduce environmental impact and achieve sustainability. Sustainable AI is increasingly important given that training of and inference with AI models such as large langrage models are consuming a large amount of computing power. In this article, we discuss current issues, opportunities and example solutions for addressing these issues, and future challenges to tackle, from the data and system perspectives, related to data acquisition, data processing, and AI model training and inference.

arxiv情報

著者 Tao Xie,David Harel,Dezhi Ran,Zhenwen Li,Maoliang Li,Zhi Yang,Leye Wang,Xiang Chen,Ying Zhang,Wentao Zhang,Meng Li,Chen Zhang,Linyi Li,Assaf Marron
発行日 2025-01-13 17:04:23+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.AI パーマリンク