AI रिपोर्ट्स · MIT FutureTech · 2026-10-17 · शोध पत्र
मशीन लर्निंग के तीन युगों में कंप्यूट के रुझान कंप्यूट और डेटा में प्रगति ML की उन्नति को आगे बढ़ाती है। 2010 से पहले ट्रेनिंग कंप्यूट हर 20 महीने में दोगुना होता था, डीप लर्निंग के साथ यह तेज़ होकर हर 6 महीने में दोगुना होने लगा
मूल शीर्षक: Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning Compute and data advances drive ML progress. Training compute doubled every 20 months before 2010, accelerated to every 6 months with Deep Learning
मशीन लर्निंग के लिए ट्रेनिंग कंप्यूट 2010 से पहले लगभग हर 20 महीनों में दोगुना होता था, फिर 2010 के दशक की शुरुआत में डीप लर्निंग के उभरने के बाद यह लगभग हर 6 महीनों में दोगुना होने लगा। इन रुझानों के आधार पर, लेखक ML कंप्यूट के इतिहास को तीन युगों में बाँटते हैं: प्री डीप लर्निंग, डीप लर्निंग और लार्ज-स्केल। यह कार्य दर्शाता है कि उन्नत ML प्रणालियों को ट्रेन करने के लिए आवश्यक कंप्यूट कितनी तेज़ी से बढ़ रहा है।