JEST：谷歌全新AI训练技术，训练速度提升13倍，效率提高 10倍

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Google DeepMind的研究团队最近发表了一项突破性研究，提出了一种名为JEST（Joint Example Selection）的新方法，旨在提高大规模多模态学习的效率。JEST通过创新的联合样本选择和学习性评分机制，显著加速了模型训练过程，同时提高了模型性能，谷歌声称其新方法可以将 AI 模型的训练速度和能效大幅提升一个数量级，以高达13倍更少的迭代和10倍更少的计算量超越了最新的模型 基础概念 ‍ ‍ ‍ ‍ JEST（Joint Example Selection）是一种创新的数据选择方法，旨在提高大规模多模态学习的效率。想象你正在准备一场涵盖多个学科的重要考试，面对海量的复习材料感到无从下手。JEST就像一个超级智能的学习助手，能够从这些材料中精准地挑选出最有价值的内容组合，帮助你事半功倍 核心原理：联合样本选择 ‍ ‍ ‍ ‍ 传统的数据选择方法通常单独评估每个数据 ………………………………