[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
Show more

Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Trách nhiệm phân tán: Phân tích mức tiêu thụ năng lượng của các mô hình phân tán văn bản thành âm thanh tạo sinh

Created by
  • Haebom

Tác giả

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

Phác thảo

Bài báo này phân tích mức tiêu thụ năng lượng của bảy mô hình tạo văn bản thành âm thanh dựa trên phương pháp khuếch tán tiên tiến, có khả năng chuyển đổi văn bản thành âm thanh. Chúng tôi đánh giá tác động của việc thay đổi các tham số tạo trong quá trình suy luận lên mức tiêu thụ năng lượng, và đặt mục tiêu tìm ra sự cân bằng tối ưu giữa chất lượng âm thanh và mức tiêu thụ năng lượng bằng cách xem xét các giải pháp tối ưu Pareto trong tất cả các mô hình được chọn. Điều này cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự đánh đổi giữa hiệu suất và tác động môi trường, góp phần phát triển các mô hình âm thanh tạo hiệu quả hơn.

Takeaways, Limitations

Takeaways: Cung cấp phân tích định lượng về mức tiêu thụ năng lượng của các mô hình chuyển đổi văn bản thành âm thanh, làm cơ sở để xem xét hiệu quả năng lượng trong quá trình phát triển mô hình. Giúp tìm ra sự cân bằng tối ưu giữa chất lượng âm thanh và mức tiêu thụ năng lượng. Góp phần phát triển các mô hình AI thân thiện với môi trường.
Limitations: Phân tích chỉ giới hạn ở 7 mô hình cụ thể, điều này có thể hạn chế khả năng khái quát hóa. Có thể chưa xem xét đến sự khác biệt về mức tiêu thụ năng lượng giữa các nền tảng phần cứng khác nhau. Mức tiêu thụ năng lượng trong giai đoạn huấn luyện mô hình chưa được xem xét.
👍