Openai는 GPT -5의 사용을 밝히지 않아야합니다. 과거의 열린 모델보다 더 많을 수 있습니다.

나N-2021의 한가운데서, 사용자가 오프닝 chatzp에 Articok 파스타 또는 고대 Kananite God Moloch에 대한 레시피를 만드는 방법에 대한 지침을 요청하는 경우, 그 반응은 약 2 분 안에 매우 대략 2 와트 또는 부동 구근을 취할 수 있습니다.

오픈은 목요일에 인기있는 채팅 보트 -GPT -5에 의존하는 모델을 출시했습니다. 전문가들은 ATICOK 레시피에 대해 AI 버전을 요청하고 같은 양의 파스타와 관련된 텍스트는 동일한 양의 에너지를 20 배에 달할 수 있다고 전문가들은 말합니다.

회사는 GPT-5에서 출시되면서 모델의 획기적인 힘을 강조합니다 : 웹 사이트를 만들고, 박사 과학 문제에 답변하고, 어려운 문제를 통해 논쟁 할 수 있습니다.

그러나 지난 몇 년 동안 AI 모델의 강도와 자원 사용에 소비 한 전문가들은 이러한 새로운 에너지 비용이 다음과 같이 말합니다. GPT -5의 응답은 이전 버전의 ChatGPT보다 상당한 양의 에너지에 상당한 강도를 차지할 수 있습니다.

대부분의 경쟁자와 마찬가지로 Opina는 2021 년에 출판 된 GPT -1 이후 모델의 전력 소비에 대한 공식 정보를 공개하지 않았습니다. Sam Altman 최고 경영자는 6 월 그의 블로그에서 Chatgpt 리소스에 몇 가지 숫자를 던졌습니다. 그러나 쿼리 당 0.34 와트 시간 및 0.000085 갤런의 물은 특정 모델을 언급하지 않으며 도움이되는 문서가 없습니다.

“GPT -1과 같은 더 복잡한 모델은 훈련과 추정 중에 더 많은 에너지를 취합니다. 그것은 긴 생각을 가진 목표 목표입니다 … 나는 일리노이 대학의 에너지 소비와 AI 모델의 에너지 소비를 위해 노력하고 있습니다.

GPT -5가 발표 된 날, Rhodland University AI Lab University의 연구원들은이 모델이 40 와트의 전기를 사용하여 약 1000 개의 토큰에 중간 길이의 반응을 만들 수 있음을 발견했습니다.

금요일에 입력 한 대시 보드는 중간 길이의 응답에 대한 GPT -5의 평균 에너지 소비는 18 와트에 불과하며, OpenAI 이외의 모든 모델과 4 월에 출판 된 3 개의 인수보다 높은 이미지이며, R1 1은 Chinese AI Farm DeSec에 의해 R1 1입니다.

이 그룹의 연구원 인 Nidhal Jegam은 이전의 OpenAI 모델은 “GPT -4O보다 훨씬 더 많은 힘”이라고 말합니다.

18 개의 와트 시간은 18 분 동안 백열 전구에 적응합니다. 최근 보고서는 ChatZP가 하루 250 억 요청을 관리한다는보고가 주어졌으며, GPT -5의 총 사용은 미국의 일일 전기 수요 1.5 미터에 도달 할 수 있습니다.

이 숫자가 크게 크게,이 분야의 연구원들은 GPT -5를 사용하는 것에 대한 광범위한 기대와 함께 GPT -5 오픈이 이전 모델보다 여러 배 더 큰 것으로 간주한다고 말합니다. Opina는 175bn 매개 변수가있는 모델의 크기를 결정하는 모든 모델에 대해 매개 변수 계산 -GPT-3을 게시하지 않았습니다.

프랑스 AI 조직은 이번 여름 미스터랄의 징후 모델과 내부 시스템을 기반으로 에너지 사용 간의 “관점보기”의 크기에 따라 발견됩니다.

캘리포니아 대학교 교수 인 Shawli Rain은 AI의 자원 발자국을 연구하는 캘리포니아 대학 교수 인 Shawli Rain은“모델의 규모에 따라 자산의 양 (GPT -5에서 사용)은 GPT -1보다 높아야한다.

AI 전원 사용 벤치마킹

GPT -4는 GPT -3 크기의 10 배인 것으로 널리 알려져 있습니다. Zigam, Kumar, Rain 등은 GPT -5가 GPT -4보다 상당한 양이 될 수 있다고 말합니다.

OpenAi와 같은 AI 회사는 AGI, 즉 사람들을 위해 일할 수있는 AI 시스템을 달성하기 위해 매우 큰 모델이 필요할 수 있다고 생각합니다. Ultman 은이 견해에 대해 강력하게 주장했다. 2 월에 다음과 같이 썼다. “GPT -5가 인간 지능을 끊지 않았다고 말했다.

7 월, Mistral의 Le Chat Bot의 전기 소비, 수자원 소비 및 탄소 배출에 계속 중점을 둔 그의 벤치마킹 연구에서, 스타트 업은 모델의 크기와 자원 사이의 한 가지와 하나의 관계를 발견했습니다.

Jigam, Kumar 및 Ren은 GPT -5의 규모가 중요하지만 자산 소비를 결정하는 데 효과적인 다른 요인이있을 수 있습니다. GPT -5는 이전 모델보다 하드웨어에 더 효율적으로 배포됩니다. GPT -5는 “Mixture -Expert”아키텍처를 사용하는 것으로 보이며, 이는 큐에 응답 할 때 모든 매개 변수가 활성화되지 않도록하여 에너지 소비를 줄일 수있는 구성입니다.

반면에 GPT-5는 비디오와 이미지의 텍스트뿐만 아니라 작동하는데, 아마도 강도 발자국은 텍스트 수술보다 훨씬 더 많은 것을 만듭니다. 비와 Kumar는 특히 논리 모드가 쿼리에 응답하기 전에 더 오랜 시간 동안 모델을 계산할 것입니다.

Rain은“논리 모드를 사용하는 경우 동일한 대답을 얻기 위해 지출하는 자원의 양은 아마도 5 ~ 10 일 것입니다.

숨겨진 정보

AI 모델의 자원 수락을 계산하기 위해로드 아일랜드 대학교의 모델은 모델 운영 중 평균 전력 추첨에 의해 파스타 레시피 또는 Molok의 제안에 대한 평균 시간을 연장하는 질문에 응답합니다.

Rhodland University의 교수 인 Abdeltabab Hendavi는 모델 파워 드로우가 “많은 작업”이라고 말했다. 이 그룹은 데이터 센터에 다른 모델이 어떻게 배치되었는지에 대한 정보를 찾기 위해 고군분투했습니다. 그들은 주어진 모델에 칩이 사용되는 최종 논문의 추정치와 데이터 세터의 다른 칩에서 다른 질문을 소포하는 방법을 가지고 있습니다.

Ultman의 June 블로그 게시물이 검색을 확인했습니다. 그가 준 이미지는 각 큐에서 chatzpt의 에너지를 각 쿼리에 0.34 와트로 소비했으며, 그룹은 GPT-4에서 찾은 그룹과 밀접하게 일치했습니다.

Handavi, Jegam 및 그룹의 다른 사람들은 자신의 문의가 AI 회사의 투명성에 대한 필요성에 계속 집중하고 있다고 말했다.

URI 교수 인 Marwan Abdella는“AI의 원래 환경 비용을 다루는 것은 그 어느 때보 다 비판적이다. “우리는 OpenAI와 다른 개발자들 에게이 순간을 사용하여 GPT -5의 환경 영향을 공개적으로 표현함으로써 완전한 투명성을 약속 할 것을 요구합니다.”