Entraîner un modèle : 4 bilans publiés
Émissions de l'entraînement, en tCO2e (échelle logarithmique)
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Entraîner un modèle : 4 bilans publiés
Sources
Source : Morrison et al., 2025 ; Patterson et al., 2021 ; Meta, 2024. projetcelsius.com/ia · CC BY 4.0- Allen Institute for AIMorrison et al., Holistically Evaluating the Environmental Impact of Creating Language Models, 2025mars 2025 (nouvel onglet)
- Google et UC BerkeleyPatterson et al., Carbon Emissions and Large Neural Network Training, 2021avril 2021 (nouvel onglet)
- Metafiche du modèle Llama 3.1juillet 2024 (nouvel onglet)
L’analyse
- Les essais avant le modèle final pèsent la moitié de l’entraînement final chez OLMo : un coût que les autres éditeurs ne publient pas.
- Llama 3.1 émet 20 fois GPT-3 : les modèles sont plus gros et entraînés plus longtemps.
- L’entraînement n’est qu’une partie : pour Mistral Large 2, entraînement et 18 mois d’usage cumulent 20 400 tCO2e.
Les chiffres
- OLMo, essais (développement, 2025) : 159 t.
- OLMo, entraînement (entraînement final, 2025) : 312 t.
- GPT-3 (estimation, 2020) : 552 t.
- Llama 3.1 (3 tailles, 2024) : 11 390 t.
Hypothèses
- Électricité de l’entraînement, sauf mention ; fabrication du matériel non comptée.
- Les grands modèles fermés (GPT-4 et suivants, Gemini, Claude) ne publient pas leur bilan d’entraînement.
- Méthodes et réseaux électriques différents d’un bilan à l’autre.
Publié le 20 octobre 2026MéthodeToutes les sourcesLicence CC BY 4.0
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