【AI】AIのトレーニングに必要なデータ量を1万分の1に減らす画期的なラーニング手法をGoogleが発表 [すらいむ★]

AIのトレーニングに必要なデータ量を1万分の1に減らす画期的な方法をGoogleが発表

　複雑なプロンプト(命令文)を理解して高度な計算や回答をするAIを実現するためには、数百億～数兆パラメータもの膨大なトレーニングデータを必要とします。
　基本的にAIが高度になればなるほど多くのトレーニングデータを必要としますが、GoogleはAIモデルの品質を維持したままデータ量を最大1万分の1まで削減できるラーニング手法を発表しました。

　Achieving 10,000x training data reduction with high-fidelity labels
　https://research.google/blog/achieving-10000x-training-data-reduction-with-high-fidelity-labels/

（以下略、続きはソースでご確認ください）

Gigazine 2025年08月09日 14時00分
https://gigazine.net/news/20250809-training-reduction/

つまり1万分の1になる手法で今までの量をトレーニングすれば性能が1万倍に

その結果
私は宇宙の恥だとAIさんが嘆くようになったのかｗ

もう止まらんぞこの流れは。

>>2
ならんらしい

自虐的に育つって、今見たばっかりなんだけどｗ

チョコザップ？

中国の方が遥かに先を進んでいる

>>8
我々は人民のエネルギーを奪って勝てるアル
既存のモノを100倍スケールにすればいいだけアルね

この方法を中共人民のカンニングに応用すると良いアル

品質を維持したまま？

結局、シビアな判断の必要な弁別を人力にしましたってだけ？

それだけ

より人間らしくなる
のか？