AI Energy Score compara o consumo de energia dos modelos de IA

A Salesforce, em colaboração com a Hugging Face, Cohere e Carnegie Mellon University, anunciou o lançamento do AI Energy Score, uma ferramenta de benchmarking inédita que permite que desenvolvedores e usuários de IA avaliem, identifiquem e comparem o consumo de energia dos modelos de IA. A Salesforce também anunciou que será o primeiro desenvolvedor de modelos de IA a divulgar os dados de eficiência energética de seus modelos proprietários sob a nova estrutura.

O AI Energy Score visa abordar a falta de transparência sobre o impacto ambiental dos modelos de IA. Semelhante à forma como o Energy Star transformou os padrões de eficiência energética para eletrodomésticos e eletrônicos, essa iniciativa estabelece uma referência clara e confiável para a sustentabilidade do modelo de IA.

O AI Energy Score foi lançado no AI Action Summit (10 e 11/2 na França), onde líderes de mais de 100 países, do setor privado e da sociedade civil se reuniram para impulsionar a IA para o bem. Ao aumentar a transparência, a pontuação pode impulsionar a preferência do mercado por modelos eficientes e incentivar o desenvolvimento sustentável da IA. Reconhecido pelo governo francês e pelo Fórum da Paz de Paris por seu potencial transformador, o AI Energy Score apresenta:

Classificações energéticas padronizadas: uma estrutura padronizada para medir e comparar a eficiência energética do modelo de IA.

Tabela de classificação pública: uma tabela de classificação abrangente que apresenta pontuações para 10 tarefas comuns de IA, como geração de texto, geração de imagens e resumo, executadas por 166 modelos, incluindo SFR-Embedding, xLAM e SF-TextBase da Salesforce.

Portal de Benchmarking: uma plataforma onde os desenvolvedores de IA podem enviar seus modelos de IA abertos ou proprietários para serem avaliados e adicionados à tabela de classificação. Os modelos abertos podem ser testados automaticamente, enquanto os modelos fechados podem ser avaliados por meio de uma sandbox de teste segura.

Etiqueta de uso de energia reconhecível: um novo rótulo de 1 a 5 estrelas que classifica o uso de energia do modelo de IA, com cinco estrelas indicando a maior eficiência. Isso ajuda desenvolvedores e usuários a identificar e escolher facilmente modelos mais sustentáveis. Uma vez classificados, os desenvolvedores de IA podem gerar rótulos padronizados para compartilhar a pontuação de energia de seus modelos, com orientação integrada sobre a exibição adequada do rótulo para visibilidade e impacto.

Como a Salesforce aborda a sustentabilidade por meio do Agentforce

No outono passado, a empresa introduziu o Agentforce, a camada agêntica da Salesforce Platform para implementar agentes autônomos de IA em qualquer função de negócios. O Agentforce oferece ferramentas para criar e personalizar agentes, bem como uma biblioteca de habilidades prontas para uso para vendas, serviços, marketing, comércio, Tableau, Slack e muito mais.

O Agentforce é construído com a sustentabilidade em seu núcleo, oferecendo alto desempenho e minimizando o impacto ambiental. Ao contrário das abordagens de IA DIY que exigem treinamento de modelo com uso intensivo de energia para cada cliente, o Agentforce é otimizado imediatamente, eliminando a necessidade de treinamento caro ou pesado em carbono.

Sua arquitetura vai além da dependência de um único grande modelo de linguagem (LLM), aproveitando modelos eficientes de linguagem pequena combinados com raciocínio agencial e outras ferramentas avançadas de IA, reduzindo significativamente o consumo de energia.

Por exemplo, o SFR-RAG da Salesforce é um pequeno modelo de linguagem otimizado para tarefas precisas e confiáveis. Ele cita fontes, extrai fatos precisos e lida com questões complexas, fornecendo respostas confiáveis com maior eficiência e menor uso de energia.

Além disso, o Agentforce aproveita dados e metadados personalizados do Salesforce Data Cloud e da Salesforce Platform, permitindo alta precisão e capacidade de resposta, minimizando o desperdício de recursos computacionais.