- DeepMind’in son buluşu, AI eğitim süreçlerini hızlandıracak bir yöntem sunarak, hem zaman hem de hesaplama gereksinimlerini azaltabilir.
- JEST olarak bilinen bu yöntem, AI geliştirmesindeki mevcut enerji yoğun paradigmaları temelinden sarsıyor.
- JEST’in tanıtımı, AI geliştirmesini çevresel sürdürülebilirlik hedefleriyle uyumlu hale getirerek devrim niteliğinde bir değişimi işaret edebilir.
DeepMind’in JEST yöntemi, AI eğitimini nasıl daha hızlı, daha ucuz ve çevre dostu hale getirebilir öğrenin.
DeepMind’in Devrim Yaratan JEST Yöntemi
DeepMind araştırmacıları, AI eğitimine yönelik yenilikçi bir yaklaşım olan Birleşik Örnek Seçim Tekniği’ni (JEST) tanıttı. Bu yöntem, AI eğitim iterasyonlarını 13 kata kadar, hesaplama çabasını ise 10 kata kadar azaltma potansiyeli ile AI geliştirme verimliliğinde devrim yaratabilir.
AI Geliştirmenin Çevresel Etkileri
AI endüstrisi, yüksek enerji tüketimiyle ünlüdür. Büyük ölçekli AI modellerini eğitmek, yüksek enerji kullanımına ve buna bağlı çevresel etkilere neden olan muazzam hesaplama gücü gerektirir. Örneğin, Microsoft’un AI çalışmaları, ağırlıklı olarak ChatGPT gibi sistemler nedeniyle 2021’den 2022’ye kadar su tüketiminde %34 artışa yol açtı. IEA’ya göre, veri merkezi elektrik tüketiminin 2022 ile 2026 arasında iki katına çıkması bekleniyor ve bu da kripto para madenciliğinin yüksek enerji gereksinimleri ile karşılaştırılabilir.
AI Eğitimi İçin Veri Seçimini Optimize Etmek
JEST, veri gruplarını optimum şekilde seçerek bu enerji endişelerini ele alır, böylece gerekli iterasyon sayısını ve hesaplama kaynaklarını azaltır. Bu verimlilik, enerji tüketimini azaltırken, mevcut kaynaklar veya daha az kaynakla daha güçlü AI sistemlerinin gelişimini destekler.
JEST’in AI Eğitimindeki Mekanizmaları
Geleneksel yöntemlerin AI eğitimi için bireysel veri noktalarını seçmesinin aksine, JEST bir grup seçme süreci kullanır. Bu, örnekleri izole etmek yerine, bütün veri setinin bileşimini dikkate alarak öğrenme verimliliğini maksimize eder. Google’ın JEST sürecinde merkezi yere sahip olan çok modlu karşıt öğrenme, veri noktaları arasındaki bağımlılıkları belirler, bu da eğitim hızını artırır ve hesaplama ihtiyaçlarını azaltır.
Performans ve Verimlilik Kazanımları
JEST ile yapılan deneyler, özellikle WebLI gibi veri setleri üzerinde, eğitim hızı ve verimliliğinde etkileyici iyileşmeler göstermiştir. Yöntem ayrıca kalite küratörlüğünü de içerir, bu da daha küçük bir veri setinde eğitilmiş referans modelin, daha büyük bir modelin eğitimine rehberlik ederek performansında önemli bir üstünlük sağlamasını mümkün kılar.
Sonuç
DeepMind’in JEST yöntemi, AI eğitiminde potansiyel olarak bir paradigma değişikliği temsil ediyor. Gereken iterasyon sayısını ve hesaplama gücünü azaltarak, JEST, AI geliştirme verimliliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda daha sürdürülebilir AI uygulamaları için bir yol sunar. Bu tekniklerin ölçeklenebilir olduğunu kanıtladıkça, AI eğitiminde kaynak tüketiminde önemli bir azalma görülebilir, daha güçlü ve çevre dostu AI teknolojilerine yol açabilir.
