DeepMind анонсирует метод обучения ИИ в 5 раз быстрее с сохранением точности

Сегодня исследовательское подразделение Google DeepMind опубликовало в журнале Nature статью, в которой представлен новый метод обучения искусственного интеллекта, названный PlasticNet. Вдохновленный механизмами нейропластичности человеческого мозга, алгоритм позволяет обучать нейросети в пять раз быстрее при сохранении или даже улучшении итоговой точности.

В ходе экспериментов на датасете ImageNet модель, обученная с помощью PlasticNet, достигла точности 76% за 10 часов, тогда как стандартные методы требовали около 50 часов для достижения аналогичного результата. Ускорение достигается за счет динамической регулировки весов синапсов во время обучения, что позволяет модели избегать переобучения и более эффективно использовать вычислительные ресурсы.

Представители DeepMind отметили, что новый подход может существенно снизить затраты на обучение больших языковых моделей, которые в последнее время требуют огромных вычислительных мощностей. В компании уже рассматривают возможность внедрения PlasticNet в будущие версии своих ИИ-систем, включая Gemini. Эксперты полагают, что данное исследование может стать важным шагом к созданию более эффективных и доступных ИИ-технологий.