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Responsabilité diffuse : analyse de la consommation énergétique des modèles de diffusion générative de texte en audio

작성자
  • Haebom

Auteur

Riccardo Passoni, Francesca Ronchini, Luca Comanducci, Romain Serizel, Fabio Antonacci

Contour

Cet article analyse la consommation énergétique de sept modèles de génération texte-audio de pointe, basés sur la diffusion, qui convertissent le texte en audio. Nous évaluons l'impact de la modification des paramètres de génération lors de l'inférence sur la consommation énergétique et cherchons à trouver l'équilibre optimal entre qualité audio et consommation énergétique en considérant des solutions optimales de Pareto dans tous les modèles sélectionnés. Cela permet de mieux comprendre le compromis entre performances et impact environnemental, contribuant ainsi au développement de modèles audio génératifs plus performants.

Takeaways, Limitations

Takeaways : Fournit une analyse quantitative de la consommation énergétique des modèles de conversion de texte en audio, fournissant une base pour évaluer l'efficacité énergétique lors du développement du modèle. Aide à trouver l'équilibre optimal entre qualité audio et consommation énergétique. Contribue au développement de modèles d'IA respectueux de l'environnement.
Limitations: L'analyse est limitée à sept modèles spécifiques, ce qui peut limiter la généralisabilité. Il se peut que les différences de consommation d'énergie entre les différentes plateformes matérielles ne soient pas prises en compte. La consommation d'énergie pendant la phase d'apprentissage du modèle n'a pas été prise en compte.
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