La tecnología de entrenamiento de IA de Google es 13 veces más rápida – Mundo Conectado

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La tecnología de entrenamiento de IA de Google es 13 veces más rápida
Créditos: Divulgación/Google

El laboratorio de investigación de inteligencia artificial de Google, DeepMind, ha anunciado un avance significativo en el campo del entrenamiento de IA. Según un estudio reciente publicado por el equipo, el nuevo método de entrenamiento, llamado Entrenamiento de Selección de Ejemplos Conjuntos (JEST), logró una velocidad de entrenamiento 13 veces más rápida.

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Además, Google también ha conseguido presentar un avance considerable en lo que a eficiencia energética se refiere. Esto se debe a que demostró resultados diez veces mayores en comparación con las técnicas tradicionales.

Este método se aleja de las prácticas convencionales al centrarse en la capacitación en lotes de datos en lugar de puntos de datos individuales. El proceso comienza con la creación de un modelo de IA más pequeño responsable de evaluar y clasificar la calidad de lotes de datos.

Foto: Divulgación/Google

Con base en esta evaluación, se entrena un modelo más grande utilizando los lotes más prometedores, seleccionados por el modelo más pequeño. Este sistema permite la optimización en la elección de los datos que alimentan el proceso de formación. Por lo tanto, dan como resultado importantes mejoras de rendimiento y un menor consumo de energía.

El enfoque de Google es más sostenible

La investigación de DeepMind destaca la importancia de una cuidadosa selección de datos, ya que la calidad de los conjuntos de datos es crucial para la eficacia del método JEST. El artículo destaca que es necesaria una curación meticulosa para evitar la inclusión de datos de baja calidad, que podrían comprometer todo el proceso de formación.

La introducción de esta tecnología llega en un momento en el que existe preocupación por el impacto ambiental de los centros de datos utilizados para el entrenamiento de IA. En 2023, las operaciones de IA consumieron aproximadamente 4,3 gigavatios de energía, una cantidad comparable al consumo anual de energía del país de Chipre.

Dado que se espera una creciente demanda de energía en los próximos años, métodos como JEST podrían desempeñar un papel importante en la reducción considerable de estos impactos, ofreciendo un enfoque más sostenible.

Fuente: Hardware de Toms

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Lucas Laruffa
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