Die Forscher untersuchten in ihrer Studie vier verschiedene Modelle, die Sprache verarbeiten: Solche NLP-Modelle (natural language processing) kommen im Bereich der Spracherkennung und maschinellen Übersetzung zum Einsatz. Eines davon, der Textgenerator GPT-2, schreibt angeblich so täuschend echte Geschichten, dass die Entwicklerorganisation OpenAI sogar vor seinem Gebrauch warnte.

Um den Energieverbrauch der CPU und des Grafikprozessors zu messen, wurde jedes dieser Modelle einen Tag lang trainiert. Training heißt: Man füttert ein neuronales Netz mit riesigen Datensätzen, in diesem Fall annotierten Texten und Wörtern. Aus dem Verbrauch, welche die Modelle für die einzelnen Arbeitsschritte benötigten, errechneten die Forscher den Energiebedarf für die gesamte Prozedur. Auf Basis eines Umrechnungsschlüssels der US-Umweltbehörde EPA konvertierten sie die Verbrauchs- in Emissionswerte, die ungefähr dem Energiemix von Amazon Web Services, dem größten Cloud-Computing-Anbieter, entsprechen.