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利用多模态大模型与JEST算法:谷歌新数据筛选方法使效率飙升13倍,算力成本骤降10倍

多模态大模型与数据需求挑战 随着GPT-4o、Gemini等多模态大模型的兴起,对训练数据的需求急剧增长。无论是自然语言处理、计算机视觉还是语音识别领域,高质量标注数据集对于提升模型性能至关重要。然而,当前的数据处理流程往往依赖人工筛选,这一过程不仅耗时耗力,而且成本高昂,难以满足大规模数据集的需求。 JEST:革新数据筛选技术 为了解决上述问题,谷歌DeepMind的研究团队开发了一种名为JEST的新算法,该算法通过智能选择数据批次来加速多模态大模型的学习效率。与现有技术相比,JEST能够将数据筛选效率提升13倍...