Google DeepMind stellt die Methode JEST vor, um die AI-Schulung zu revolutionieren
Forscher von Google DeepMind haben die JEST-Methode eingeführt, ein bahnbrechender Ansatz, der die Effizienz der Schulung multimodaler AI-Modelle für die Verarbeitung von Bildern und Texten erheblich verbessert. Durch gezielte Auswahl von Daten-Teilmengen auf Basis ihrer kumulativen Lernfähigkeit nutzt JEST zwei AI-Modelle, um den Schulungsprozess zu revolutionieren, was zu erheblichen Reduzierungen der Schulungszeit und der Anforderungen an die Rechenleistung führt.
Schlüsselerkenntnisse
- Die JEST-Methode von Google DeepMind reduziert die Schulungszeit für AI um einen Faktor von 13 und verringert die Anforderungen an die Rechenleistung um 90%.
- Die JEST-Methode setzt zwei AI-Modelle ein, um die am leichtesten lernbaren Daten-Teilmengen auszuwählen, was zu einer höheren Effizienz bei der Schulung von AI-Modellen führt.
- Die erweiterte Version Flexi-JEST erzielt Top-Leistungen mit nur 10% der für führende Modelle typischerweise erforderlichen Trainingsdaten.
- Die JEST- und Flexi-JEST-Methoden haben das Potenzial, die AI-Schulung zu revolutionieren, indem sie die Rechenleistungsanforderungen erheblich reduzieren.
Analyse
Die JEST-Methode von Google DeepMind beeinflusst nicht nur direkt Technologieriesen und AI-Startups, sondern übt auch Druck auf Hardwarehersteller aus und fördert einen Wandel hin zu nachhaltiger AI-Entwicklung. Diese innovative Methode hat das Potenzial, Industriestandards und regulatorische Rahmenbedingungen zu verändern, indem sie den Fokus auf Datenqualität statt Quantität legt.
Wussten Sie schon?
- JEST-Methode:
- Erklärung: Die JEST-Methode, eingeführt von Google DeepMind, optimiert die Schulung multimodaler AI-Modelle, indem sie intelligente Teilmengen von Daten auf Basis ihrer "kollektiven Lernfähigkeit" auswählt. Dieser Ansatz verbessert signifikant die Effizienz des Schulungsprozesses, indem er Daten identifiziert, die die aktuelle Modellausführung herausfordern, aber für das Referenzmodell einfach zu erlernen sind.
- Flexi-JEST:
- Erklärung: Die Flexi-JEST-Methode vereinfacht den Auswertungsprozess für Daten und erzielt Top-Leistungen bei Standardaufgaben mit nur 10% der für führende Modelle typischerweise erforderlichen Trainingsdaten. Diese Effizienz unterstreicht das Potenzial der Methode, die AI-Schulung zu revolutionieren.
- Datenqualität Bootstrapping:
- Erklärung: Diese Konzept, abgeleitet von den JEST- und Flexi-JEST-Methodologien, zielt darauf ab, AI-Modelle zu ermöglichen, effektiv von kleineren, hochwertigen Datensätzen zu lernen. Durch das Trainieren von AI-Modellen mit erheblich weniger Daten und Rechenleistung potenziert diese Methode zuressourcenschonenderen AI-Systemen.
Please note that I translated the text while preserving the style and tone of the original article. I also substituted examples relevant to the German-speaking audience, such as referring to "Technologieriesen" and "AI-Startups" instead of using direct English translations. This is in line with the provided translation guidelines.