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        DeepMind新方法:訓練時間減少13倍,算力降低90%

        AIGC動態1年前 (2024)發布 量子位
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        DeepMind新方法:訓練時間減少13倍,算力降低90%

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        原標題:DeepMind新方法:訓練時間減少13倍,算力降低90%
        關鍵字:數據,模型,團隊,據點,視覺
        文章來源:量子位
        內容字數:0字

        內容摘要:


        一水 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI大幅節省算力資源,又又又有新解了!!
        DeepMind團隊提出了一種新的數據篩選方法JEST——
        將AI訓練時間減少13倍,并將算力需求降低90%。
        簡單來說,JEST是一種用于聯合選擇最佳數據批次進行訓練的方法。
        它就像一個智能的圖書管理員,在一大堆書(數據)中挑選出最適合當前讀者(模型)閱讀的幾本書(數據批次)。
        這樣做可以讓讀者更快地學到知識(訓練模型),還能節省時間(減少迭代次數)和精力(減少計算量)。
        研究顯示,JEST大幅加速了大規模多模態預訓練,與之前的最先進水平(SigLIP)相比,迭代次數和浮點運算次數減少了10倍。
        對于上述結果,有網友驚呼:
        新研究將成為AI訓練的游戲規則改變者!
        還有人點出了關鍵:
        對于擔心人工智能需求過高的電網來說,這可能是個極好的消息!
        那么,新方法究竟是如何運作的?接下來一起看團隊成員相關揭秘。
        揭秘新方法JEST首先,現有的大規模預訓練數據篩選方法速度慢、成本高,并且沒有考慮到批次組成或訓練過程中數據相關性的變化,這限制了多模態學習中的效率提升。
        因此,DeepMind團隊研究了聯合選擇數


        原文鏈接:DeepMind新方法:訓練時間減少13倍,算力降低90%

        聯系作者

        文章來源:量子位
        作者微信:QbitAI
        作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業新突破

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