Google’s DeepMind telah memperkenalkan metode pelatihan JEST baru untuk model AI, yang diklaim secara signifikan meningkatkan kecepatan pelatihan dan efisiensi energi. Metode ini, yang berfokus pada pelatihan batch daripada titik data individual, melibatkan pembuatan model yang lebih kecil untuk menilai kualitas data dan memilih batch yang paling sesuai untuk melatih model yang lebih besar. Keberhasilan metode JEST bergantung pada kualitas data pelatihan, sehingga menjadi tantangan bagi pengembang AI amatir untuk mengimplementasikannya. Waktu penelitian ini sangat penting, mengingat meningkatnya kekhawatiran tentang dampak lingkungan dari pusat data AI, dengan beban kerja AI yang sudah mengonsumsi daya dalam jumlah besar. Pengadopsian metode JEST oleh para pemain besar di bidang AI masih belum pasti, namun ada harapan bahwa metode ini dapat menurunkan konsumsi daya dan biaya pelatihan. Namun, persaingan antara penghematan biaya dan hasil pelatihan yang sangat cepat pada akhirnya akan menentukan dampaknya terhadap industri ini.
