Một nhóm nghiên cứu tại MIT vừa công bố công trình khoa học mang tính bước ngoặt liên quan đến học bán giám sát (semi-supervised learning). Phương pháp mới mang tên 'Entropy-Driven Self-Alignment' cho phép các mô hình AI tự động phân loại và học hỏi từ các tập dữ liệu thô khổng lồ mà không cần con người can thiệp gán nhãn chi tiết.
Trong các thử nghiệm thực tế, thuật toán này giúp rút ngắn thời gian huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn xuống nhiều lần và giảm đáng kể chi phí điện năng tiêu thụ tại các trung tâm dữ liệu. Phát hiện này được kỳ vọng sẽ phá vỡ thế độc quyền dữ liệu gán nhãn của các tập đoàn công nghệ lớn, tạo sân chơi cồng bằng hơn cho các viện nghiên cứu nhỏ.
Bài báo nghiên cứu chi tiết đã được chấp nhận đăng tại hội nghị AI hàng đầu thế giới diễn ra tuần này.