NLP विधियों के कार्बन पदचिह्न का मूल्यांकन: मौजूदा उपकरणों का सर्वेक्षण और विश्लेषण

आधुनिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए प्रदान की जाने वाली सटीकता के कारण गहरे शिक्षण विधियों का व्यापक उपयोग करता है। गहरे शिक्षण के महत्वपूर्ण पर्यावरणीय प्रभाव के कारण, रिसर्च या तैनाती के लिए NLP विधियों के उपयोग को बेहतर तरीके से दस्तावेज़ित करने हेतु कार्बन पदचिह्न सहित लागत-लाभ विश्लेषण और सटीकता माप सुझाए गए हैं। इस पेपर में, हम NLP विधियों की ऊर्जा उपयोग और CO₂ उत्सर्जन को मापने के लिए उपलब्ध उपकरणों की समीक्षा करते हैं। हम प्रदत्त माप की सीमा का वर्णन करते हैं और छह उपकरणों (carbon tracker, experiment impact tracker, green algorithms, ML CO2 impact, energy usage, और cumulator) के उपयोग की तुलना नामित इकाई मान्यता प्रयोगों पर करते हैं जो विभिन्न कंप्यूटेशनल सेट-अप (स्थानीय सर्वर बनाम कंप्यूटिंग सुविधा) पर किए गए थे। इन निष्कर्षों के आधार पर, हम NLP प्रयोगों के पर्यावरणीय प्रभाव को सटीक रूप से मापने के लिए क्रियान्वयन योग्य सिफारिशें प्रस्तुत करते हैं।