颠覆AI训练的节能新方法，究竟如何？

密歇根大学最近的一项惊人研究揭示了一种令人瞩目的训练大型语言模型的新方法，这一方法不仅能显著降低能耗，还能在相同的时间内完成任务。研究显示，这种创新的省力方法能够将能耗降低30%，相当于为到2026年将近110万美国家庭提供电力！

研究人员开发了一款名为Perseus的前沿软件工具，通过识别AI训练中的关键路径，合理调配处理器速度，从而消除不必要的功耗。为了验证该工具的有效性，研究团队对GPT-3等四个大型语言模型及一个计算机视觉模型进行了测试，结果表明，Perseus成功地在确保训练速度不变的情况下，显著降低了能耗。

这一成果不仅为技术界带来了希望，同时也传达了对公平使用人工智能的重要性。如果某个国家没有足够的电力支持大型模型的训练，他们可能需要依赖远程服务，或者不得不转向那些较小且准确度较低的模型。这种差距无疑会加剧不同社区间的资源分配不公。

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