要約：
- GoogleがJESTアルゴリズムを発表
- JESTはAIトレーニングデータセットのキュレーションを自動化
- 学習可能性に基づいて最適なデータバッチを選択
- JESTはトレーニングプロセス中に適用
- Googleの実験では、JESTがベースライン手法よりも10倍少ない計算量でモデルをトレーニング可能
感想：
JESTアルゴリズムは、AIのトレーニングデータセットのキュレーションを自動化して効率的な学習を可能にする画期的な取り組みであると感じます。学習可能性に基づいて最適なデータバッチを選択することで、モデルのトレーニングプロセスを効率化し、計算量を大幅に削減できる点が非常に興味深いです。Googleの研究チームの実験結果も示しているように、JESTは未来のAIトレーニングにおいて重要な役割を果たす可能性があります。
元記事: https://www.infoq.com/news/2024/07/google-jest-ai/