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回答相同问题时，高级AI模型的排放最多是更常见的LLM的50倍
要求AI推理模型在代数或哲学等领域的问题导致二氧化碳排放量显着飙升。
来源:LiveScience一项新的研究显示，我们尝试制作AI模型的准确性越准确，它们的碳足迹越大 - 一些提示产生的二氧化碳排放量的最高50倍。
推理模型，例如Anthropic的Claude，OpenAI的O3和DeepSeek的R1，是专门的大语言模型（LLMS），它专门献出更多的时间和计算能力来产生比其前辈更准确的响应。
更准确的响应，除了一些令人印象深刻的结果外，这些模型已被证明在破解复杂问题的能力方面面临严重的限制。现在，一组研究人员强调了对模型的性能的另一个限制 - 他们高昂的碳足迹。他们在6月19日在《通讯》的《杂志》杂志上发表了他们的发现。
严重 限制 交流中的前沿“质疑训练的LLM的环境影响是由他们的推理方法强烈决定的，其明确的推理过程大大推动了能源消耗和碳排放，”研究第一作者Maximilian Dauner，HochschuleMünchenDemparied Sciences的研究员Maximilian Dauner在一份声明中说。 “我们发现，基于推理的模型产生的模型比简明响应模型高达50倍。”
Maximilian Dauner 在声明中说要回答给他们的提示，LLMS将语言分解为令牌 - 在被送入神经网络之前，这些单词块被转换为数字。这些神经网络是使用训练数据来调整的，该数据计算出某些模式出现的概率。然后，他们使用这些概率来生成响应。
推理模型进一步尝试使用称为“思想链”的过程提高准确性。这是一种通过将一个复杂的问题分解为遵循逻辑流的较小，更易读的中介步骤，可以模仿人类如何得出相同问题的结论，从而实现这一目标。
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