Сегодня 03 сентября 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Google придумала, как в 13 раз ускорить обучение ИИ и снизить потребление энергии в 10 раз

Google DeepMind разработала новый метод обучения искусственного интеллекта, который обещает значительно повысить эффективность ИИ-систем и снизить энергопотребление в сфере ИИ. Технология может стать ответом на растущую озабоченность по поводу экологического воздействия центров обработки данных для ИИ.

 Источник изображения: Google DeepMind

Источник изображения: Google DeepMind

Исследовательская лаборатория Google DeepMind представила инновационный метод обучения моделей искусственного интеллекта под названием JEST (Joint Example Selection), который может привести к кардинальным изменениям в области ИИ. Согласно опубликованному исследованию, новая технология обеспечивает 13-кратное снижение числа итераций при обучении и 10-кратное снижение энергопотребления по сравнению с существующими методами, сообщает Tom's Hardware. Иными словами, ИИ можно обучать на порядок быстрее и эффективнее.

JEST отличается от традиционных подходов тем, что обучается на основе целых пакетов данных, а не на отдельных частях. JEST сначала создаёт меньшую модель ИИ, которая оценивает качество данных из источников и ранжирует пакеты по качеству. Затем он сравнивает свою оценку с набором более низкого качества. Далее JEST определяет пакеты, наиболее подходящие для обучения, а затем большая модель обучается на основе наиболее качественных данных, отобранных меньшей моделью.

Ключевым фактором успеха JEST является использование высококачественных, тщательно отобранных наборов данных. Это делает метод особенно требовательным к исходной информации и может ограничить его применение любителями и непрофессиональными разработчиками.

Интересно, что появление JEST совпало с растущей озабоченностью по поводу энергопотребления систем ИИ. По данным исследователей, в 2023 году рабочие нагрузки ИИ потребляли около 4,3 ГВт электроэнергии, что сопоставимо с годовым потреблением Кипра. Более того, один запрос ChatGPT потребляет в 10 раз больше энергии, чем поисковый запрос Google.

Эксперты отмечают, что новая технология может быть использована двояко: для снижения энергопотребления при сохранении текущей производительности или для достижения максимальной производительности при том же уровне энергозатрат. Выбор направления будет зависеть от приоритетов компаний и рыночных тенденций.

Внедрение JEST может оказать значительное влияние на индустрию ИИ, учитывая высокую стоимость обучения современных моделей. Например, затраты на обучение GPT-4 оцениваются в 100 миллионов долларов, а будущие модели могут потребовать еще больших инвестиций. Таким образом, представленный Google DeepMind метод JEST открывает принципиально новые возможности для повышения эффективности и снижения затрат в ИИ-технологии. Практическое применение метода ещё предстоит оценить.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Cronos: The New Dawn не станет следующей Dead Space или Resident Evil 4 — критики вынесли вердикт новой игре от создателей ремейка Silent Hill 2 24 мин.
«С возвращением, Crazy Taxi»: стартовавший в раннем доступе симулятор CyberTaxi: Lunatic Nights напомнил игрокам о легендарной серии аркад 2 ч.
Легендарный шутер Quake III Arena стал доступен в браузерах — бесплатно, без регистраций, смс и рекламы 2 ч.
Россиянам перекроют доступ к Spotify Premium — сервис ужесточает правила 2 ч.
Импортозамещение продолжает оставаться основным драйвером IT-расходов в российских компаниях 2 ч.
ЕС продолжит строго регулировать технологическую отрасль, несмотря на угрозы Трампа 6 ч.
Cloudflare отразила самую мощную в истории DDoS-атаку — 11,5 Тбит/с в пике 6 ч.
SAP инвестирует более €20 млрд в суверенное облако для поддержки европейских клиентов 6 ч.
Инсайдер: амбициозная Resident Evil Requiem выйдет на Nintendo Switch 2 и даже PS4 6 ч.
ИИ-блокнот Google NotebookLM научился спорить сам с собой в формате аудиообзоров 7 ч.
Прототип орбитального ЦОД Axiom Space и Red Hat для экспериментов с периферийными вычислениями прибыл на МКС 45 мин.
TSMC отвергла слухи, что Дженсен Хуанг пытался на неё надавить от имени Трампа 2 ч.
«К2 НейроТех» представил ПАК-AI 2.0 с увеличенной на 30 % производительностью 2 ч.
Acer представила OLED-монитор Predator X27U F8 с частотой до 720 Гц и мощный ноутбук Predator Helios 18P AI с RTX 5090 2 ч.
LG Display получила сертификат Perfect Reproduction для OLED-панелей четвёртого поколения 2 ч.
Acer представила новые геймерские мониторы Nitro — до 40 дюймов, до 5K и до 360 Гц 3 ч.
GlobalFoundries объявила о готовности к массовому развёртыванию решений в сфере кремниевой фотоники 3 ч.
Acer представила настольный ИИ-суперкомпьютер Veriton GN100 за $3999 на основе Nvidia GB10 Blackwell 4 ч.
Acer представила игровые ноутбуки Nitro V 16 и Nitro V 16S на базе Intel Core 9 270H и GeForce RTX 5070 4 ч.
Acer представила компактную ИИ-станцию Veriton GN100 за $4000 с суперчипом NVIDIA GB10 5 ч.