谷歌DeepMind的研究团队最近发表了一项名为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。该方法可以将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。

🤔 **JEST：联合样本选择** JEST的核心是联合样本选择，它通过分析数据集中各个样本之间的关联性，选择最具代表性和信息量的样本进行训练。这种方法能够有效地减少训练数据量，从而大幅缩短训练时间。同时，JEST还引入了学习性评分机制，根据模型的学习情况动态调整样本选择策略，进一步提升了训练效率。

🚀 **显著提升训练效率** JEST的应用可以将AI模型的训练速度和能效大幅提升一个数量级。研究表明，JEST能够以高达13倍更少的迭代和10倍更少的计算量超越了最新的模型。这意味着，使用JEST训练AI模型可以节省大量的计算资源和时间，从而降低训练成本并加速模型开发。

💡 **广泛应用前景** JEST的突破性研究为大规模多模态学习提供了新的解决方案，为AI模型的训练效率带来了革命性的提升。这种方法可以应用于各种场景，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等，为AI技术的发展提供了新的动力。

🎯 **JEST的优势** JEST不仅能够加速模型训练，还能提高模型性能。通过选择更具代表性和信息量的样本进行训练，JEST能够帮助模型更好地学习数据特征，从而提高模型的泛化能力和预测精度。

📊 **未来展望** JEST的出现标志着AI模型训练效率的提升迈入了新的阶段。未来，随着研究的不断深入，JEST有望在更广泛的领域得到应用，进一步推动AI技术的发展和应用。

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。