“La recente accelerazione dell’uso delle ANN nella vita di tutti i giorni, come in strumenti come ChatGPT o Perplexity, combinata con l’esplosione della complessità nelle architetture delle ANN sottostanti, ha avuto un impatto significativo sul consumo energetico”, si legge in un recente studio che propone l’intelligenza organoide, computer collegati a cellule cerebrali umane come soluzione al problema.
“Il recente aumento del calcolo wetware e, di conseguenza, delle reti neurali biologiche artificiali (BNN), arriva in un momento in cui le reti neurali artificiali (ANN) sono più sofisticate che mai.
L’ultima generazione di Large Language Models (LLM), come Llama 2 di Meta o GPT-4 di OpenAI, si basano fondamentalmente sulle ANN.
Ad esempio, la formazione di un singolo LLM come GPT-3, un precursore di GPT-4, richiedeva circa 10 GWh, ovvero circa 6.000 volte l’energia utilizzata ogni anno da un cittadino europeo. Secondo una recente pubblicazione, il consumo energetico previsto potrebbe aumentare più velocemente che in modo lineare (De Vries, 2023).
Recenti rivelazioni rivelano che piattaforme come OpenAI generano oltre 100 miliardi di parole al giorno attraverso servizi come ChatGPT, come riportato da Sam Altman, CEO di OpenAI. Quando analizziamo queste cifre, assumendo una media di 1,5 token per parola (una stima conservativa basata sui dati del tokenizzatore di OpenAI), l’impronta energetica diventa sconcertante.
Calcoli preliminari, utilizzando il modello LLaMA 65B (precursore di Llama 2) come punto di riferimento, suggeriscono un dispendio energetico compreso tra 450 e 600 miliardi di Joule al giorno per la sola generazione di parole (Samsi et al., 2023). Sebbene necessaria per fornire informazioni e interazioni basate sull’intelligenza artificiale a milioni di utenti in tutto il mondo, questa portata del consumo di energia sottolinea l’urgenza di paradigmi informatici più efficienti dal punto di vista energetico”
Qui trovate lo studio sull’intelligenza organoide
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