AIのトレーニングに必要なデータ量を1万分の1に減らす画期的な方法をGoogleが発表

　複雑なプロンプト(命令文)を理解して高度な計算や回答をするAIを実現するためには、数百億～数兆パラメータもの膨大なトレーニングデータを必要とします。
　基本的にAIが高度になればなるほど多くのトレーニングデータを必要としますが、GoogleはAIモデルの品質を維持したままデータ量を最大1万分の1まで削減できるラーニング手法を発表しました。

　Achieving 10,000x training data reduction with high-fidelity labels
　https://research.google/blog/achieving-10000x-training-data-reduction-with-high-fidelity-labels/

（以下略、続きはソースでご確認ください）

Gigazine 2025年08月09日 14時00分
https://gigazine.net/news/20250809-training-reduction/