Esaminare la segnalazione delle emissioni di carbonio nei modelli di machine learning

Man mano che il nostro mondo si sposta verso soluzioni più digitali, vediamo un notevole aumento dei sistemi di machine learning (ML). Questi sistemi offrono capacità migliorate, ma consumano anche molta energia, il che contribuisce alla loro impronta di carbonio. Capire come misuriamo le Emissioni di carbonio di questi modelli ML può aiutarci a trovare modi per ridurre il loro impatto sull'ambiente.

#L'importanza di ridurre le emissioni di carbonio

Negli ultimi anni, c'è stata una crescente preoccupazione per la Sostenibilità e la riduzione dell'impronta di carbonio complessiva delle attività umane. Le tecnologie dell'informazione e della comunicazione (ICT), che includono i sistemi ML, giocano un ruolo significativo in questa discussione. Anche se ci sono sforzi per ridurre le emissioni di carbonio, le ICT possono anche contribuire negativamente attraverso l'aumento del Consumo Energetico.

Secondo alcuni studi, il consumo globale di elettricità delle ICT potrebbe aumentare drasticamente nel prossimo decennio. Questo evidenzia l'urgenza di pratiche sostenibili nel settore tecnologico per ridurre l'impatto ambientale.

#È tempo di agire

La popolarità dei sistemi ML è in aumento, e questo porta con sé delle sfide. Modelli più grandi e tempi di addestramento più lunghi significano più energia consumata. Se non affrontiamo l'efficienza energetica in questi sistemi, rischiamo di affrontare gravi conseguenze ambientali. Quindi, è fondamentale sviluppare sistemi ML che siano non solo potenti ma anche ecologici.

Sebbene siano stati condotti studi sull'aumento dell'efficienza energetica durante l'addestramento dei modelli ML, non si sa molto sulle emissioni effettive della maggior parte dei modelli pubblicati. Non è chiaro quanti creatori prestino attenzione al consumo energetico quando condividono i propri modelli.

L'Hugging Face Hub è una piattaforma ben nota per condividere modelli ML pretrained. Nonostante la sua popolarità, non ci sono molte informazioni su come vengono segnalate le emissioni di carbonio su questa piattaforma. Il nostro studio si concentra sull'esaminare come i modelli di Hugging Face segnalano le emissioni di carbonio durante il processo di addestramento.

#Obiettivi della ricerca

Il nostro obiettivo principale è analizzare il reporting delle emissioni di carbonio dei modelli ML su Hugging Face Hub. Vogliamo capire le seguenti domande:

1. Come segnalano i creatori di modelli ML le loro emissioni di carbonio su Hugging Face?
2. Quali fattori influenzano le emissioni di carbonio durante l'addestramento di questi modelli?

#Raccolta dei dati

Per rispondere alle nostre domande di ricerca, abbiamo raccolto dati dai modelli di Hugging Face e le loro informazioni associate. Abbiamo utilizzato un metodo di mining dei repository che ci consente di analizzare un dataset su larga scala di modelli ML e le loro emissioni di carbonio.

Abbiamo estratto dati sui modelli fino a marzo 2023, puntando a un esame approfondito delle pratiche di reporting. Il nostro dataset inizialmente conteneva oltre 170.000 modelli, ma solo una piccola frazione - circa 1.400 - segnalava le emissioni di carbonio.

#Preprocessing dei dati

Dopo aver raccolto i dati, li abbiamo puliti per garantire coerenza e facilità di analisi. Abbiamo standardizzato i valori per facilitare i confronti. Questo ha incluso la raccolta di attributi come la dimensione dei dataset utilizzati, se il modello era pretrained o fine-tuned, e dettagli sull'hardware utilizzato nell'addestramento.

#Analisi del reporting delle emissioni di carbonio

#Come si sono evolute le pratiche di reporting

La percentuale di modelli che segnalano le loro emissioni di carbonio è rimasta stagnante. Nonostante un aumento del numero di modelli su Hugging Face, la proporzione che riporta le emissioni rimane bassa. Questo suggerisce che ci possa essere una mancanza di consapevolezza riguardo alla sostenibilità nella comunità ML.

I primi rapporti sulle emissioni di carbonio sono apparsi a metà 2021, ma la tendenza non è stata adottata ampiamente tra i creatori. La percentuale massima riportata ha raggiunto solo il 3,12% alla fine del 2021 ed è diminuita da allora.

#Cambiamenti nelle emissioni di carbonio segnalate

Esaminando le emissioni di carbonio segnalate nel tempo, abbiamo trovato una leggera diminuzione delle emissioni medie riportate. Inizialmente, il valore mediano era piuttosto alto, il che potrebbe indicare che i primi rapporti provenivano da modelli ad alto consumo energetico. Tuttavia, la tendenza mostra che i modelli più recenti stanno diventando meno energivori.

#Caratteristiche principali dei modelli che segnalano le emissioni

I modelli di Natural Language Processing (NLP) dominano la segnalazione delle emissioni di carbonio, costituendo una percentuale significativa dei modelli che riportano emissioni. La proporzione di modelli di altri settori è ancora piuttosto piccola.

È interessante notare che la maggior parte dei modelli che segnalano le emissioni di carbonio sono creati automaticamente attraverso la funzione AutoTrain di Hugging Face. Questo dimostra che molti creatori potrebbero non segnalare consapevolmente queste informazioni poiché vengono generate automaticamente.

#Fattori che impattano le emissioni di carbonio

#Prestazioni e emissioni

Una delle domande chiave che volevamo indagare era se una migliore prestazione del modello fosse collegata a emissioni di carbonio più elevate. Tuttavia, la nostra analisi non ha mostrato una chiara correlazione, suggerendo che l'energia consumata durante l'addestramento potrebbe non allinearsi necessariamente con le prestazioni del modello.

#La dimensione conta

Le nostre scoperte indicano che i modelli e i dataset più grandi tendono a generare emissioni di carbonio più elevate durante l'addestramento. Questo è in linea con la comprensione generale che i sistemi più complessi richiedono più potenza computazionale, portando a un aumento del consumo energetico.

#Fine-tuning vs. Pretraining

Confrontando le emissioni dei modelli che subiscono fine-tuning rispetto a quelli che sono pretrained, abbiamo trovato che i compiti di fine-tuning sembrano consumare meno energia. Tuttavia, non possiamo concludere che la differenza sia statisticamente significativa, il che significa che abbiamo bisogno di ulteriori indagini per chiarire questa relazione.

#Classificazione dell'efficienza del carbonio

Utilizzando i risultati della nostra ricerca, abbiamo sviluppato un sistema di classificazione per valutare l'efficienza del carbonio dei modelli di Hugging Face. Questa classificazione considera vari attributi, incluse le emissioni, la dimensione del modello e le metriche di prestazione.

Il nostro schema di classificazione ha portato alle seguenti categorie:

• Etichetta E: Alte emissioni e bassa prestazione.
• Etichetta D: Alte emissioni ma migliore prestazione in alcuni attributi.
• Etichetta C: Attributi bilanciati con prestazione media.
• Etichetta B: Buona prestazione e emissioni ragionevoli.
• Etichetta A: Basse emissioni e alta prestazione con un elevato numero di download.

#Raccomandazioni per il miglioramento

I risultati di questa ricerca indicano diverse aree in cui la comunità ML può migliorare le pratiche di reporting delle emissioni di carbonio.

1. Aumentare la consapevolezza: C'è bisogno di aumentare la consapevolezza sulla sostenibilità nel ML tra i creatori di modelli. Maggiore formazione sull'importanza della segnalazione energetica può aiutare a migliorare le pratiche.

2. Standardizzare le pratiche di reporting: Stabilire linee guida chiare per la segnalazione delle emissioni di carbonio può migliorare la coerenza e la qualità dei dati segnalati.

3. Incoraggiare la trasparenza: I creatori dovrebbero essere motivati a condividere non solo i dati sulle emissioni ma anche il contesto come l'uso delle risorse e le impostazioni di addestramento. Questo può aiutare gli altri a comprendere meglio i modelli.

4. Promuovere modelli energeticamente efficienti: Sottolineare lo sviluppo di modelli che minimizzano le emissioni mantenendo le prestazioni può contribuire a un futuro più sostenibile.

#Conclusione

Questa ricerca esamina lo stato attuale della segnalazione delle emissioni di carbonio per i modelli di machine learning su Hugging Face. I risultati mostrano che, nonostante molti modelli vengano condivisi sulla piattaforma, solo una piccola frazione è consapevole della propria impronta di carbonio.

Affrontando le lacune nella consapevolezza e nella standardizzazione, la comunità ML può fare progressi verso pratiche più sostenibili. Le linee guida e il sistema di classificazione proposti forniscono un framework per una migliore comprensione e segnalazione delle emissioni, potenzialmente guidando sviluppi futuri in sistemi ML ecologici.

Gli sforzi per costruire consapevolezza e standardizzare le pratiche creano un percorso per i professionisti del ML per contribuire positivamente alla sostenibilità ambientale. Uno sforzo collaborativo nella promozione dello sviluppo ecologico porterà a un futuro più verde e responsabile per il machine learning.