ACL2019新论文，痛批“不计算力追逐丁点提升”的研究方法( 二 )
他们发现，像 Transformer、GPT-2 等时下最火的深度神经网络技术，为 NLP 带来的长足的进展，同时却产生了大量的温室气体排放。
论文的第一作者，马萨诸塞大学安姆斯特分校博士生艾玛·斯特贝尔 (Emma Strubell) 接受了硅星人的中文独家采访。
谈到为什么要做这项研究，斯特贝尔透露，由于学术圈论文通常发布在学术会议上，这篇论文灵感，就是来自于同僚关于坐飞机参加学术会议对环境影响的讨论。
“既然都扯到坐飞机跑会了，为什么不先来探讨一下深度学习训练本身对环境的影响？”斯特贝尔告诉硅星人。
而这次研究的结果让她自己都吓了一跳：其实，深度学习训练的碳排放远超跨国飞行。
图2/6
论文作者与同事合照 Image Credit: UMass IESL
论文作者首先确定了 NLP 模型训练能耗的量化方式。
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