L’impronta di carbonio del NLP e perché preferisco i metodi estrattivi per creare meta description

In un recente studio, i ricercatori dell’Università del Massachusetts, ad Amherst, hanno eseguito una valutazione del ciclo di produzione di numerosi grandi modelli di Intelligenza Artificiale comuni, con focus su modelli linguistici e attività di NLP. Hanno scoperto che l’addestramento di un modello linguistico complesso può emettere emissioni pari a cinque volte l’intero ciclo di vita di una macchina americana media (compreso tutto ciò che è necessario per fabbricare l’auto stessa!).

Nonostante l’automazione rappresenti la chiave del futuro, non vogliamo contribuire all’inquinamento del nostro pianeta abusando della tecnologia che abbiamo. In linea di principio, l’utilizzo di metodi astrattivi e di tecniche di deep learning offre un maggiore grado di controllo quando si comprimono articoli in paragrafi di 30-60 parole ma, considerando il nostro obiettivo finale (ovvero attirare più click dalla ricerca organica), possiamo probabilmente trovare un buon compromesso senza spendere molte risorse computazionali (e ambientali). So che sembra un po’ ingenuo ma… non lo è e vogliamo essere sostenibili ed efficienti in tutto ciò che facciamo.

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