论文：DeepMind通过联合样本选择进行数据策划，进一步加速多模态学习
talkingdev • 2024-06-27
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在预训练中，如何积极选择下一批最好的样本是一个挑战性和开放性的问题。DeepMind的这项工作探索了如何只花费10%的浮点运算和硬挖掘负样本，仍然能匹配各种任务的最新技术。在这个过程中，他们采用了一种名为“联合样本选择”的方法，通过这种方式，他们可以在数据策划中进行更有效的样本选择，从而进一步加速多模态学习。这项技术的关键在于，它不仅可以提高模型的学习效率，而且可以降低计算成本。这是一个颠覆性的发现，将为未来的机器学习和人工智能研究开辟新的可能性。
核心要点
- DeepMind积极探索预训练中如何选择最好的样本
- 使用名为“联合样本选择”的方法进行更有效的样本选择，进一步加速多模态学习
- 这项技术可以提高模型的学习效率，同时降低计算成本