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介绍
人工智能（AI）已经彻底改变了多个行业，从医疗保健到金融，但它在电子商务中的应用尤其引人注目。开发既节能又高性能的AI模型的需求从未如此关键。想象一下，在线商店可以提供高度个性化的体验，同时大大减少能源消耗的世界。谷歌DeepMind的最新AI培训方法JEST（联合示例选择）就承诺了这一点。这种创新方法旨在降低计算成本和能源使用量，有可能改变AI开发的经济学，以及其在在线商务和全球客户支持中的应用。
在这篇博客文章中，我们将探究JEST方法的复杂性，它对AI培训的影响以及它如何有益于电子商务。最后，您将全面了解这一开创性技术及其改变在线购物和客户服务的潜力。
高效AI培训方法的需求
近年来，围绕AI数据中心的环境影响和相关费用的讨论日益加剧。传统的AI培训方法在计算能力和大型数据集方面依赖较重，这使得它们代价高昂且不环保。
AI培训技术的演变
自机器学习出现以来，AI培训方法已经取得了长足的进步。最初，监督学习是主要的技术，模型在标签化数据集上进行训练。然而，随着该领域的不断扩展，无监督学习（识别未标记数据中的模式）和强化学习（模型通过试错学习）也成为了常用的技术。随着AI模型的复杂性和规模增长，更高效和专业化的培训技术的需求变得明显。
JEST的作用
JEST培训方法侧重于处理整个数据批次，而不是单个数据点。它首先创建一个较小的AI模型，旨在评估来自高质量来源的数据质量。这个模型根据质量对数据批次进行排名，然后与较大的低质量数据集进行比较。小型的JEST模型有助于确定适合训练的最合适批次，从而更有效地训练较大的模型。
JEST在电子商务中的好处
JEST能够提供13倍的性能提升和十倍的功耗效率提升，可以对电子商务行业产生重大影响。以下是它的好处：
优化的推荐系统
电子商务平台依赖于个性化体验。JEST可以通过利用其数据分级机制，使推荐系统更高效、更准确。改善的推荐可以提高客户满意度和销售额。
增强的多语言能力
许多企业认为他们的AI系统能够准确地将内容翻译成不同的语言。然而，实际情况往往并非如此，尤其是在涉及专业术语的情况下。JEST可以提高更准确的多语言支持，从而改善全球客户服务。
成本效益的运营
JEST凭借其增强的功耗效率，可以大幅降低电子商务企业的运营成本。较低的成本可以使中小企业更容易获得基于AI的解决方案。
支持JEST的创新
尽管JEST所取得的进展惊人，但其他新兴的AI培训技术也为电子商务带来了希望。
通过人类反馈进行强化学习（RLHF）
RLHF根据用户的交互来调整模型。通过从人类反馈中学习，AI系统可以提供更相关的产品推荐和更好的客户服务。
参数高效微调（PEFT）
PEFT可以高效地将AI模型调整为特定任务或领域。这对于在线零售商在销售旺季、如假日或清仓销售期间优化算法至关重要。
检索增强生成（RAG）
组织还在探索新的方法，如检索增强生成（RAG），以提供更准确的多语言支持。RAG使用双语或多语言方法，以确保AI在请求者的语言中回应，提高电子商务环境中的沟通准确性。
对在线购物的重大影响
JEST和这些辅助的AI进展有望以多种方式改变在线购物：
个性化的购物体验
AI可以提供高度个性化的产品推荐，从而提高客户参与度和销售转化率。
改善的客户服务
多语言AI支持可以更有效地解决问题，使全球客户服务更无缝。
高效的业务运营
较低的能源消耗和计算成本意味着企业可以在其他关键领域（从客户获取到产品开发）投入更多资源。
更快的AI部署
借助像JEST这样的快速培训方法，电子商务平台可以迅速实施新的AI功能，走在竞争前面。
未来前景
展望未来，JEST和类似的AI培训方法的应用可以为更可持续、更有效的AI解决方案铺平道路。降低AI行业的准入壁垒的潜力意味着更多的企业，无论规模大小，都可以从先进的AI技术中受益。
结论
AI继续推动各个领域的创新，但它对电子商务的影响尤其重大。谷歌DeepMind的JEST方法为AI培训中的计算成本和能源消耗等最为紧迫的挑战提供了有希望的解决方案。通过专注于整个数据批次并利用高质量来源，JEST确保了更高效和有效的AI模型培训。
随着我们整合这些先进的方法，在线购物的未来变得更加光明。个性化推荐、增强的多语言支持和高效的运营只是前方的一些好处。借助JEST和其他创新的培训方法，电子商务平台可以为客户提供更丰富、更吸引人的体验，同时保持可持续性。
常见问题
问1：JEST方法是什么？
答1：JEST代表联合示例选择，是谷歌DeepMind提出的一种新的AI培训方法。它侧重于对整个数据批次进行分级，以提高AI培训的效率，结果是13倍的性能提升和十倍的功耗效率提升。
问2：JEST如何有益于电子商务？
答2：JEST可以优化推荐系统，增强多语言能力，并降低运营成本，从而使得电子商务平台更易于获取和利用基于AI的解决方案。
问3：还有哪些补充的AI培训技术？
答3：除了JEST之外，技术如基于人类反馈的强化学习（RLHF）、参数高效微调（PEFT）和检索增强生成（RAG）等都承诺在电子商务中改进AI的效率和能力。
问4：为什么AI培训中的能源效率很重要？
答4：AI培训中的能源效率可以降低运营成本和环境影响，使AI应用更加可持续和经济可行。
问5：AI在电子商务中的未来前景如何？
答5：AI在电子商务中的未来前景看好，更个性化的购物体验、改进的客户服务和高效的业务运营将成为可能，这要归功于JEST等技术的发展。
通过利用这些先进的AI培训方法，电子商务平台可以期待更高的效率、更可持续的发展以及客户的更高满意度。
