Google DeepMind hat kürzlich einen neuen Algorithmus für die Zusammenstellung von AI-Trainingsdatensätzen veröffentlicht: multimodale kontrastive Lernmethode mit gemeinsamer Beispielauswahl (JEST), die ein vortrainiertes Modell verwendet, um die Lernbarkeit von Datenbatchen zu bewerten. Die Experimente von Google zeigen, dass Bild-Text-Modelle, die mit JEST-kuratierten Daten trainiert werden, 10-mal weniger Rechenleistung benötigen als Basismethoden.
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Google's JEST Algorithm Automates AI Training Dataset Curation and Reduces Training Compute
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