格隆汇7月13日|据寒武纪,Google DeepMind的研究团队最近发表了一项突破性研究,提出了一种名为JEST(Joint Example Selection)的新方法,旨在提高大规模多模态学习的效率。JEST通过创新的联合样本选择和学习性评分机制,显著加速了模型训练过程,同时提高了模型性能,谷歌声称其新方法可以将 AI 模型的训练速度和能效大幅提升一个数量级,以高达13倍更少的迭代和10倍更少的计算量超越了最新的模型。
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