谷歌的人工智能研究实验室DeepMind发布了一项新的研究,该研究提出了一种新的AI模型训练方法JEST(联合样本选择),该方法在训练速度和能源效率上都取得了显著提升,性能是其他方法的13倍,能效是其他方法的10倍。这种新的JEST训练方法在AI数据中心对环境影响的讨论日益激烈的当下,显得尤为及时。 DeepMind的方法与传统的AI模型...
有见及此，Google DeepMind研究团队近日提出一种加快人工智能训练的新方法，使用多模态对比学习与联合范例选择（JEST）能大大减少训练人工智能所需的计算资源和时间，其迭代次数比现在少13倍而运算量也少10倍，成功超越最先进的模型。根据Google DeepMind研究团队发布的研究报告，数据品质是预训练表现的重要驱动因素。Phi-...
有见及此,Google DeepMind研究团队近日提出一种加快人工智能训练的新方法,使用多模态对比学习与联合范例选择(JEST)能大大减少训练人工智能所需的计算资源和时间,其迭代次数比现在少13倍而运算量也少10倍,成功超越最先进的模型。 根据Google DeepMind研究团队发布的研究报告,数据品质是预训练表现的重要驱动因素。Phi-3、...
谷歌的人工智能研究实验室DeepMind发布了一项新的研究,该研究提出了一种新的AI模型训练方法JEST(联合样本选择),该方法在训练速度和能源效率上都取得了显著提升,性能是其他方法的13倍,能效是其他方法的10倍。这种新的JEST训练方法在AI数据中心对环境影响的讨论日益激烈的当下,显得尤为及时。 DeepMind的方法与传统的AI模型...