谷歌DeepMind推出JEST方法革新AI训练
谷歌DeepMind的研究人员发布了JEST方法，这是一种革命性的技术，能显著提高图像和文本处理等多模态AI模型的训练效率。通过基于数据子集的集体可学习性进行选择，JEST利用两个AI模型彻底改变了训练过程，大幅减少了训练时间和计算资源需求。
关键要点
- 谷歌DeepMind的JEST方法将AI训练时间缩短了13倍，计算资源需求降低了90%。
- JEST使用两个AI模型来选择最具学习性的数据子集，从而提高了AI模型训练的效率。
- 高级版本Flexi-JEST仅用通常领先模型所需训练数据的10%，就能达到顶级性能。
- JEST和Flexi-JEST有潜力通过大幅降低计算资源需求来革新AI训练。
分析
谷歌DeepMind的JEST方法不仅直接影响科技巨头和AI初创公司，还对硬件制造商施加压力，推动向可持续AI发展转型。这种创新方法有可能通过强调数据质量而非数量来重塑行业标准和监管框架。
你知道吗？
- JEST方法：
- 解释：JEST由谷歌DeepMind引入，通过智能选择基于“集体可学习性”的数据子集来优化多模态AI模型的训练。这种方法通过识别对当前模型具有挑战性但对参考模型直接的数据，显著提高了训练过程的效率。
- Flexi-JEST：
- 解释：Flexi-JEST简化了数据评估过程，仅用通常领先模型所需训练数据的10%，就能在标准任务上达到顶级性能。这突显了该方法的卓越效率和革新AI训练的潜力。
- 数据质量引导：
- 解释：这一概念源于JEST和Flexi-JEST方法，侧重于使AI模型能从小而高质量的数据集中有效学习。通过用更少的数据和计算资源训练AI模型，这种方法有可能带来更资源高效的AI系统。