JRIT ICHI

DeepMind ของ Google ได้พัฒนาเทคโนโลยีที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทดสอบโมเดล AI ขนาดใหญ่ ซึ่งมีการนำเสนอเทคนิคใหม่ๆ ที่ช่วยลดการใช้พลังงานและเพิ่มประสิทธิภาพในการทดสอบโมเดล AI ที่ซับซ้อน เทคนิคเหล่านี้ถูกเรียกว่า “efficient training methods” หรือ วิธีการทดสอบที่มีประสิทธิภาพ

การพัฒนาเทคโนโลยีการทดสอบที่มีประสิทธิภาพจาก DeepMind

– Efficient Training Methods
การทดสอบโมเดล AI ขนาดใหญ่จำเป็นต้องใช้ทรัพยากรและพลังงานในการประมวลผลจำนวนมาก Efficient training methods จึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อลดการใช้ทรัพยากร พลังงาน และช่วยให้การทดสอบมีประสิทธิภาพมากขึ้น

– Sparsity
การทำให้โมเดล AI ใช้ค่าน้อยลง โดยการทำให้ส่วนต่างๆ ของโมเดลที่ไม่ได้มีบทบาทสำคัญสามารพักการประมวลผลชั่วคราว วิธีนี้ไม่เพียงแต่ลดการใช้พลังงานในการทดสอบ แต่ยังช่วยให้โมเดลสามารถประมวลผลได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ถือเป็นการประมวลผลที่เป็นมิตรกับพลังงาน

– Gradient checkpointing
วิธีการบันทึกข้อมูลระหว่างการทดสอบเพียงบางช่วงเวลาที่สำคัญ ลดการคำนวณซ้ำในช่วงการย้อนกลับของกระบวนการทดสอบ ทำให้ลดการใช้พลังงานและหน่วยความจำไปกับการทำงานที่ซ้ำซ้อน

– Adaptive learning rates
การปรับปรุงอัลกอริทึมที่ช่วยในการปรับเปลี่ยนอัตราการประมวลผลตามการตอบสนองของโมเดล ซึ่งช่วยลดการใช้พลังงาน การประมวลผลมีความแม่นยำมากขึ้น และลดขั้นตอนการทดสอบที่ไม่จำเป็น

– การใช้พลังงานจากทรัพยากรที่ยั่งยืน
การให้ความสำคัญกับการใช้พลังงาน โดยการสร้างศูนย์ข้อมูลที่ใช้พลังงานหมุนเวียนและมีความเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม ช่วยลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากการทดสอบโมเดล AI ขนาดใหญ่

– การบูรณาการเทคโนโลยีใหม่
เทคโนโลยีใหม่ เช่น ฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพสูงและการออกแบบโครงสร้าง AI ใหม่ที่ช่วยให้การทดสอบมีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึงการพัฒนาเครื่องมือ เทคนิคในการวิเคราะห์และปรับปรุงกระบวนการทดสอบให้ดีขึ้น

การพัฒนาเทคโนโลยีการทดสอบที่มีประสิทธิภาพจาก DeepMind ไม่เพียงช่วยในการลดการใช้พลังงาน แต่ยังช่วยในการพัฒนาโมเดล AI ให้มีประสิทธิภาพสูงและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมากขึ้น เทคนิคเหล่านี้ถือเป็นก้าวสำคัญในการทำให้การทดสอบ AI เป็นกระบวนการที่ยั่งยืนและมีประสิทธิภาพในอนาคต

ที่มา: https://deepmind.google/discover/blog/