हाल ही में, मिशिगन विश्वविद्यालय के एक नए अध्ययन में पता चला है कि बड़े भाषा modelos के प्रशिक्षण के लिए एक श्रम-सहेजने वाला तरीका समान समय में पूरा किया जा सकता है, लेकिन ऊर्जा की खपत 30% कम हो जाती है। इस तरीके से पर्याप्त ऊर्जा की बचत हो सकती है, जो 2026 तक 11 लाख अमेरिकी परिवारों को बिजली देने के लिए पर्याप्त है। शोधकर्ताओं ने Perseus नामक एक सॉफ़्टवेयर उपकरण विकसित किया, जो कुंजी पथ की पहचान करता है, यानी उन उप कार्यों की एक श्रृंखला जिन्हें पूरा करने में सबसे लंबा समय लगता है। फिर, Perseus गैर-कुंजी पथ पर प्रोसेसर की गति को कम करता है ताकि वे सभी एक ही समय में पूरे हो सकें।