環境

LLMの推論・トレーニングが環境に与える影響を透明に評価するフレームワーク

大規模言語モデル（LLM）の推論とトレーニングが環境に与える影響を、限定された情報でも推定できる透明なスクリーニングフレームワークが提案されました。このフレームワークは、自然言語によるアプリケーション記述を環境影響推定に変換し、市場モデルの比較可能なオンラインオブザーバトリーをサポート。不透明なサービスでも監査可能で再現性の高い評価を目指します。