Шёл 2023 год, а люди все также самозабвенно придавались мыслям о конце света теми или иными способами. За последние месяцы весь мир стал свидетелем феноменального роста популярности нейросетей. Однако, как и любая технология, у них есть свои ограничения, которые могут препятствовать их развитию и использованию в реальных приложениях.
Энергия
Одно из главных технических ограничений для нейросетей - это затраты на электроэнергию при их обучении и работе.
Например, GPT-3, одна из наиболее мощных и широко используемых нейросетей на сегодняшний день, потребляет огромные объемы электроэнергии при обучении. По данным OpenAI, GPT-3 с мощностью 175 миллиардов параметров потребляет более 3 мегаватт электроэнергии при обучении. Для сравнения такого количества энергии хватит для снабжения электричеством маленького города или поселка.
Такие затраты на электроэнергию также являются проблемой для разработки более мощных нейросетей, таких как GPT-4, который может иметь еще большее количество параметров и, следовательно, потреблять еще больше электроэнергии.
Кремниевые микрочипы
Кроме того, еще одним техническим ограничением является достижение максимума в производительности микрочипов. Управление распределением мощности превратилось в проблему для большинства приложений, в связи с тем, что удвоение числа транзисторов не сопровождается эквивалентным увеличением эффективного теплоотведения от чипа, оставаясь практически на том же уровне.
Это означает что производительность микрочипов перестанет расти в ближайшие годы, и как бороться с данной проблемой пока что не ясно.
Важно также учитывать, что дальнейшая миниатюризация транзисторов до величины менее 10 нм (порядка 20 атомов кремния) усугубляет проблему теплоотведения в связи с проблемами с утечкой, являющейся следствием квантово-механического туннелирования (т. н. “пассивной” утечкой). Массовое производство подобных чипов на данный момент не является экономически рентабельным и предполагает существенный рост затрат.
Для нейросетей это означает, что их возможности обработки информации также будут зависеть от прогресса в разработке микрочипов, что существенно снизит их развитие в ближайшие годы.
Возможно это станет так называемым технологическим пределом, когда развитие технологий остановится на неопределенное время.
В целом, технические ограничения являются серьезной проблемой для развития нейросетей и их применения в реальных приложениях. Несмотря на это, технологии будут развиваться и дальше и возможно через 10 лет будут найдены решения для устранения данных проблем.
Поддержите канал лайками и подписками это мотивирует писать статьи чаще.
Также Подписывайтесь на мой телеграмм-канал и рассказывайте о своем опыте пользования нейросетями : https://t.me/techo_jrez
Статьи выходят там раньше и контента там также больше. Подписываетесь и будете в курсе всех последних новостей на стыке технологий и нашей с вами жизни
