ChatGPT等大规模语言模型（LLM）的能耗问题一直是业界关注的焦点，其巨大的计算量和能源消耗令人担忧。然而，谷歌DeepMind团队最新提出的JEST算法为这一难题带来了曙光，通过创新的数据筛选和训练方法，显著降低了AI训练所需的计算资源和时间。
JEST算法的创新与优势

1. 减少迭代次数和计算量：
JEST算法通过多模态对比学习与联合示例选择，实现了在保持或提升模型性能的同时，将迭代次数降低了13倍，计算量减少了10倍。这一成果对于缓解AI训练过程中的能耗问题具有重大意义。

2. 优化数据筛选机制：
传统数据筛选方法要么成本高昂且难以扩展（如手动管理），要么依赖于模型的当前状态但可能不够精准（如基于模型的评分）。JEST算法则提出了从“超级batch”中直接筛选出“子batch”的创新方法，这种方法不仅考虑了数据点之间的依赖性，还通过结合“硬学习”和“易学习”的评分机制，提高了数据筛选的效率和准确性。

3. 引入可学习性评分：
JEST算法采用了一种新颖的评分机制——可学习性评分（learnability score），该评分结合了当前模型参数下的损失值和参考模型下的损失值，通过sigmoid对比损失函数计算得到。这种评分方式既考虑了模型的当前状态，又避免了过度依赖参考模型的选择，从而更加灵活和有效。
对AI未来的影响

1. 推动AI训练效率的提升：
JEST算法的成功应用，将极大地推动AI训练效率的提升，使得在更短的时间内、使用更少的资源就能达到或超越现有模型的性能。这对于加速AI技术的普及和应用具有重要意义。

2. 促进绿色AI的发展：
随着AI技术的广泛应用，其能耗问题日益凸显。JEST算法通过减少计算量和能耗，为绿色AI的发展提供了新的思路和方法。未来，我们可以期待更多类似的创新成果出现，共同推动AI技术的可持续发展。

3. 重塑AI训练范式：
JEST算法的出现，可能会改变现有的AI训练范式。传统的AI训练往往依赖于大规模的数据集和计算资源，而JEST算法则通过优化数据筛选和训练方法，实现了在有限资源下的高效训练。这将为AI研究者和开发者提供更多的选择和可能性。
结语

谷歌DeepMind团队提出的JEST算法，是AI训练领域的一次重要创新。它不仅为解决AI能耗问题提供了新的思路和方法，还为我们展示了AI技术未来发展的无限可能。我们有理由相信，在不久的将来，随着更多类似创新成果的涌现，AI技术将更加高效、绿色、可持续地服务于人类社会。