خلصت دراسة علمية نُشرت نتائجها الثلثاء بإشراف منظمة اليونسكو إلى إمكان خفض استهلاك الذكاء الاصطناعي للطاقة بنسبة 90% باستخدام نماذج صغيرة ومتخصصة وطرح أسئلة أقصر.

وكان الرئيس التنفيذي لشركة "أوبن إيه آي" الناشئة سام ألتمان كشف في حزيران/يونيو أن كل استعلام يُرسل إلى تطبيق "تشات جي بي تي" الذي تطوره الشركة يستهلك في المتوسط 0,34 واط في الساعة من الكهرباء، نظراً لأن برنامج الدردشة الآلي يتلقى ما يقرب من مليار استعلام يومياً.

يمثل هذا 310 غيغاواط في الساعة سنوياً، أي ما يعادل الاستهلاك السنوي للكهرباء لثلاثة ملايين شخص في إثيوبيا، وفق الوكالة التابعة للأمم المتحدة في تقريرها الصادر في منتدى الذكاء الاصطناعي من أجل الخير، "إيه آي فور غود" AI 4 Good، في جنيف.

ولخفض هذا الاستهلاك للطاقة الذي يتزايد مع انتشار استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، توصي اليونسكو بتقليل حجم النماذج من خلال تقنيات الضغط.

كما أن صياغة استعلامات أقصر والحد من طول إجابات نماذج الذكاء الاصطناعي يُقللان من استهلاك الطاقة بنسبة 50%، وفق الدراسة.

وأشار الباحثون إلى أن استخدام نماذج أصغر حجماً، بدلاً من نماذج اللغة الكبيرة المتعددة الأغراض، مستحسن أيضاً لهذه الغاية.

ولفت هؤلاء إلى أن الجمع بين الطريقتين، أي استخدام نماذج اللغة الصغيرة مع أسئلة أو تعليمات قصيرة، يُؤدي إلى خفض استهلاك الطاقة بنسبة 90%، مع الحفاظ على "ملاءمة عالية".

وبيّنت الدراسة أن الاستعلامات اليومية التي تطلب شرحاً لمفهوم ما من نموذج لغوي كبير متعدد الأغراض، بمتوسط طول 300 كلمة، تعادل استهلاك 38 ألف أسرة في المملكة المتحدة من الكهرباء.

في المقابل، تُمثّل الاستعلامات من النوع نفسه، والتي تتكون من 150 كلمة فقط، الموجهة إلى نموذج لغوي صغير متخصص، استهلاك أقل من 4 آلاف أسرة من الكهرباء.

وأشارت الدراسة إلى أنه "فيما النماذج الصغيرة قد تكون أكثر كفاءة من النماذج الكبيرة في مهام مُحددة، إلا أنها قد لا تكون بالقدر عينه من الأهمية للاستخدامات العامة".

ونظراً لإدراك شركات التكنولوجيا العملاقة لهذه المشكلة المتعلقة بالطاقة، فإنها باتت تُقدّم نسخاً مُصغّرة من نماذجها اللغوية الكبيرة في خطوط إنتاجها، بمعلمات أقل.

على سبيل المثال، تُسوّق غوغل نظام "جيما" Gemma، وتُسوّق مايكروسوفت نظام "في-3" (Phi-3)، وتُسوّق "أوبن إيه آي" نظام "جي بي تي -40 ميني" GPT-40 mini.