标签：JEST算法

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...

随着人工智能(AI)的发展，模型的能耗问题日益凸显。据国际能源署预测，数据中心的电力消耗将在未来几年内翻倍，而AI计算需求的增加更是加剧了这一问题。例如，ChatGPT在处理任务时，不仅消耗大量电力，还会使用大量水资源。为应对这一挑战，谷歌DeepMind的研究团队提出了一种名为“多模态对比学习与联合示例选择”（JEST）的新方法，旨在减少AI训练所需的计算资源和时间。 JEST通过13倍更少的迭代次数和10倍更少的计算量，超越了当前最先进的模型，实现了更高效的训练。这一创新在于，它允许模型自我选择高质量的训练数据，从...

在应对人工智能模型，尤其是像ChatGPT这样的大型模型所带来的惊人能耗问题上，谷歌DeepMind的研究团队提出了一种名为JEST（Joint Example Selection and Truncation）的新算法。JEST通过减少迭代次数和计算量，成功降低了13倍的训练次数和10倍的计算需求，有望重塑AI训练的未来。据估计，ChatGPT每天消耗的电力相当于1.7万个美国家庭的总电量，而数据中心的能耗预计将在未来几年内翻倍。为了应对这一挑战，JEST通过多模态对比学习与联合示例选择，实现了更高效的数据筛选，从而减少对计算资源的需求。 JEST算法的核心在于从...