NLP模型，尤其是像GPT-3这样的大型变压器架构，由于其高计算要求而具有显著的碳足迹。训练这些模型需要巨大的能量资源，因为它们在大型数据集上处理数十亿个参数。例如，据报道，培训GPT-3消耗的能源相当于数百个家庭的年用电量，大大增加了二氧化碳的排放。
环境影响也延伸到推理，因为为聊天机器人或搜索引擎等应用程序大规模部署大型模型需要持续的计算能力。数据中心冷却和能源效率低下等因素加剧了碳足迹。
研究人员和组织正在积极探索减少NLP对环境影响的方法，例如优化模型架构，使用高效的训练算法以及利用数据中心的可再生能源。通过采用这些策略，NLP社区旨在平衡创新与可持续性。