Google Tuyên Bố Công Nghệ Đào Tạo AI Mới Nhanh Hơn 13 Lần Và Tiết Kiệm Điện Năng 10 Lần

JEST mới của DeepMind là một tin tốt đối với những lo ngại về mạng lưới điện do nhu cầu AI tăng cao.

Google DeepMind, một trong những hãng hàng đầu về nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, vừa công bố phương pháp đào tạo AI mới mang tên JEST, viết tắt của "Joint Example Selection Training". Phương pháp này hứa hẹn sẽ mang lại tốc độ đào tạo nhanh hơn gấp 13 lần và hiệu quả năng lượng cao hơn 10 lần so với các kỹ thuật truyền thống. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh ngành công nghệ đang đối mặt với áp lực lớn về tác động môi trường của trung tâm dữ liệu AI.

Google Tuyên Bố Công Nghệ Đào Tạo AI Mới Nhanh Hơn 13 Lần Và Tiết Kiệm Điện Năng 10 Lần

Khác biệt chính của JEST so với các phương pháp truyền thống là thay vì tập trung vào từng điểm dữ liệu riêng lẻ, nó tập trung vào toàn bộ các batch dữ liệu. Trong quá trình này, một mô hình AI nhỏ hơn được sử dụng để phân loại chất lượng của dữ liệu từ các nguồn cao cấp, sau đó xếp hạng các batch theo chất lượng. Kết quả từ mô hình nhỏ này sau đó được dùng để đào tạo một mô hình lớn hơn.

DeepMind nhấn mạnh rằng để đạt hiệu quả, mô hình cần được đào tạo bằng bộ dữ liệu có chất lượng cao nhất do con người quản lý. Một khi chất lượng dữ liệu không đạt yêu cầu, kỹ thuật này sẽ không hiệu quả, bởi vì nó phụ thuộc vào nguyên tắc "rác vào, rác ra". Do đó, phương pháp này đòi hỏi kỹ năng quản lý dữ liệu rất cao và có thể không phù hợp với các nhà phát triển AI nghiệp dư.

Google Tuyên Bố Công Nghệ Đào Tạo AI Mới Nhanh Hơn 13 Lần Và Tiết Kiệm Điện Năng 10 Lần

Việc áp dụng rộng rãi của JEST trong ngành công nghiệp AI có thể góp phần giảm đáng kể chi phí và tiêu thụ năng lượng trong khi duy trì hiệu quả đào tạo. Tuy nhiên, liệu các công ty lớn có áp dụng phương pháp này không vẫn là một câu hỏi mở, bởi chi phí đào tạo các mô hình AI ngày càng tăng, với dự đoán một số mô hình trong tương lai có thể tiêu tốn tới một tỷ đô la.

Phương pháp JEST có thể là một giải pháp để giảm chi phí và năng lượng, nhưng cũng có thể dẫn đến việc tăng cường sử dụng năng lượng để đạt được tốc độ đào tạo nhanh hơn. Cuối cùng, điều quan trọng là làm thế nào để cân bằng giữa tiết kiệm chi phí và quy mô đầu ra để tối đa hóa hiệu quả.

Bài liên quan

Bài đọc nhiều nhất

Bài mới trong ngày

"Kimetsu no Yaiba: Vô Hạn Thành" Đang Trên Đà Lập Kỷ Lục Mới, Dự Báo Vượt Mugen Train Và Xác Lập Doanh Thu Chưa Từng Có Cho Anime

"Kimetsu no Yaiba: Vô Hạn Thành" Đang Trên Đà Lập Kỷ Lục Mới, Dự Báo Vượt Mugen Train Và Xác Lập Doanh Thu Chưa Từng Có Cho Anime

hoanlagvnDũng Nhỏ TT

"Kimetsu no Yaiba: Vô Hạn Thành" không chỉ khuấy đảo phòng vé ở Nhật Bản mà còn đang làm mưa làm gió tại các thị trường quốc tế. Phần đầu tiên của bộ phim đã chứng tỏ sức mạnh khổng lồ của mình khi liên tục phá vỡ các kỷ lục doanh thu và dự đoán sẽ trở thành anime có doanh thu cao nhất mọi thời đại.

Giải trí
Honkai: Star Rail Phiên Bản 3.6 "Trở Về Mặt Đất Từ Đêm Dài" sẽ ra mắt vào ngày 24/9

Honkai: Star Rail Phiên Bản 3.6 "Trở Về Mặt Đất Từ Đêm Dài" sẽ ra mắt vào ngày 24/9

Khoa NguyenNguyễn Tiến Khoa

Phiên bản 3.6 của Honkai: Star Rail đánh dấu sự trở lại của những người bạn quen thuộc từ Đội Tàu Astral cùng nhiều sự kiện, thử thách và tính năng hoàn toàn mới. Đây cũng là bản cập nhật được mong chờ nhất khi Dan Heng – Permansor Terrae chính thức xuất hiện và có thể nhận miễn phí trong thời gian giới hạn.

Game Online
Lên đầu trang