Toward Sustainable GenAI using Generation Directives for Carbon-Friendly Large Language Model Inference

📄 arXiv: 2403.12900v1 📥 PDF

作者: Baolin Li, Yankai Jiang, Vijay Gadepally, Devesh Tiwari

分类: cs.DC, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-03-19

💡 一句话要点

提出Sprout框架以解决生成性人工智能的碳排放问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生成性人工智能 碳排放 可持续发展 大型语言模型 生成指令 环境友好型AI 高性能计算

📋 核心要点

  1. 现有生成性人工智能方法在推理过程中产生的碳排放问题亟待解决，尤其是在高性能计算环境中。
  2. 本文提出的Sprout框架通过引入生成指令来优化自回归生成过程，从而提高碳效率，兼顾生态可持续性与生成质量。
  3. 实验结果表明，Sprout在实际应用中能够将碳排放减少超过40%，显示出其在环境友好型AI推理中的有效性。

📝 摘要（中文）

随着生成性人工智能（GenAI）在各个领域的快速发展，其环境影响，尤其是云计算和高性能计算基础设施所产生的碳排放问题日益严重。本文提出了Sprout框架，旨在通过减少生成性大型语言模型（LLM）推理服务的碳足迹来应对这些问题。Sprout利用“生成指令”的创新概念来指导自回归生成过程，从而提高碳效率。我们的方法在生态可持续性与高质量生成结果之间进行了精细平衡。通过为用户提示的生成指令进行战略性分配的指令优化器和原创的离线质量评估器，Sprout在使用Llama2 LLM和全球电网数据的实际评估中，显著减少了超过40%的碳排放。这项研究标志着将人工智能技术与可持续实践对齐的重要一步，突显了在快速扩展的生成性人工智能领域减轻环境影响的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决生成性人工智能推理过程中高碳排放的问题，现有方法在环境可持续性方面存在明显不足。

核心思路：Sprout框架通过引入“生成指令”来指导生成过程，优化碳排放，同时保持生成结果的高质量。

技术框架：Sprout的整体架构包括指令优化器和离线质量评估器两个主要模块。指令优化器负责为用户提示分配生成指令，而质量评估器则用于评估生成结果的质量。

关键创新：Sprout的核心创新在于“生成指令”的概念，通过这种方式，能够在生成过程中有效地降低碳排放，与传统方法相比，具有更高的碳效率。

关键设计：在参数设置方面，Sprout采用了针对生成指令的优化算法，并设计了特定的损失函数以平衡生成质量与碳排放之间的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Sprout框架在实际评估中成功将碳排放减少超过40%，相较于传统生成性人工智能方法，显示出显著的环境友好性。这一成果为未来的可持续AI技术提供了重要参考。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括云计算服务、在线内容生成和高性能计算等，能够为这些领域提供更环保的AI推理解决方案。随着对可持续发展的重视，Sprout框架的应用将有助于减少AI技术对环境的负面影响，推动行业向绿色转型。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of Generative Artificial Intelligence (GenAI) across diverse sectors raises significant environmental concerns, notably the carbon emissions from their cloud and high performance computing (HPC) infrastructure. This paper presents Sprout, an innovative framework designed to address these concerns by reducing the carbon footprint of generative Large Language Model (LLM) inference services. Sprout leverages the innovative concept of "generation directives" to guide the autoregressive generation process, thereby enhancing carbon efficiency. Our proposed method meticulously balances the need for ecological sustainability with the demand for high-quality generation outcomes. Employing a directive optimizer for the strategic assignment of generation directives to user prompts and an original offline quality evaluator, Sprout demonstrates a significant reduction in carbon emissions by over 40% in real-world evaluations using the Llama2 LLM and global electricity grid data. This research marks a critical step toward aligning AI technology with sustainable practices, highlighting the potential for mitigating environmental impacts in the rapidly expanding domain of generative artificial intelligence.