MLCopilot: Udnyt kraften i LLM'er til at hjælpe udviklere med deres ML-opgaver
Kort sagt
MLCopilot er en ny måde at bruge maskinlæringsmodeller til at løse udfordrende opgaver, automatisere processen med at vælge parametre og arkitekturer.
Det fungerer på to niveauer, offline og online, og udvinder viden fra hundredvis af maskinlæringseksperimenter og anvender en særlig promtp til at generere en beslutning.
Det giver håndgribelige fordele såsom hurtig udførelse og reduktion af arbejdsomkostninger.
Maskinlæringsmodeller er blevet brugt til at løse forskellige opgaver; oplæring af dem har dog for det meste været en manuel proces. Udfordringen var at vælge de rigtige parametre og arkitekturer for at opnå de bedste resultater, da processen kræver stor knowhow og erfaring. Med fremkomsten af avancerede teknologier og store sprogmodeller (LLM), som f.eks GPT-3.5, kan denne proces nu automatiseres. Dette åbner op for en ny måde at bruge kraften i maskinlæringsmodeller til at løse udfordrende opgaver: MLCopilot.
MLCopilot fungerer på to niveauer. På offlinesiden er enheder såsom hensigten og modelarkitekturen forenet med viden udvundet fra hundredvis af maskinlæringseksperimenter. Disse data danner den videnbase, som MLCopiloten arbejder på. På onlinesiden anvender MLCopilot en speciel prompt, herunder relevante eksempler fra tidligere eksperimenter, for at generere en beslutning om den bedste tilgang til at løse en bestemt opgave. Sådanne beslutninger har vist sig at være mere nøjagtige end dem, der er truffet af folk, der manuelt vælger og anvender gennemprøvede algoritmer.
Ud over at træffe mere præcise beslutninger, giver MLCopilot håndgribelige fordele såsom hurtig udførelse og reduktion af arbejdsomkostninger. På den anden side skal man huske på nogle ulemper, f.eks. behovet for høj nøjagtige data til at danne vidensbasen og behovet for at holde modellen opdateret med nye eksperimenter.
Interessant nok blev estimaterne af eksperimenter fra historien oversat til relative uden tal: "meget lav", "lav", "middel", "høj" og "meget høj." Ud fra dette kunne modellen afgøre, hvad der virker, og hvad der ikke gør.
Samlet set har MLCopilot potentialet til at forbedre måden, maskinlæringsopgaver løses på. Ved automatisk at vælge de rigtige parametre og arkitektur giver det os mulighed for at udnytte kraften i maskinlæringsmodeller til at spare tid og omkostninger og samtidig forbedre nøjagtigheden. I sidste ende vil disse fordele komme alle til gode: fra individuelle forskere til store virksomheder eller statslige organisationer. Dette er et stort spring fremad for AI-æraen og vil helt sikkert blive fulgt af flere spændende udviklinger.
Artiklen slutter med en skræmmende tone for nogle og en motiverende note for andre: "Vi håber, at designet af vores metode kan tjene som inspiration til det bredere samfund og bidrage til fremme af LLM'er mod målet om at opnå kunstig generel intelligens ( AGI)."
- I marts 14, OpenAI annoncerede lanceringen af GPT-4, en opgraderet version af sin kunstige intelligens-model GPT-3.5. Det har opnået en tærskel af høj kvalitet, der overgår GPT-3.5 om forskellige undersøgelsesbenchmarks.
Læs mere om AI:
Ansvarsfraskrivelse
I tråd med den Trust Project retningslinjer, bemærk venligst, at oplysningerne på denne side ikke er beregnet til at være og ikke skal fortolkes som juridiske, skattemæssige, investeringsmæssige, finansielle eller nogen anden form for rådgivning. Det er vigtigt kun at investere, hvad du har råd til at tabe, og at søge uafhængig finansiel rådgivning, hvis du er i tvivl. For yderligere information foreslår vi at henvise til vilkårene og betingelserne samt hjælpe- og supportsiderne fra udstederen eller annoncøren. MetaversePost er forpligtet til nøjagtig, objektiv rapportering, men markedsforholdene kan ændres uden varsel.
Om forfatteren
Damir er teamleder, produktchef og redaktør på Metaverse Post, der dækker emner som AI/ML, AGI, LLM'er, Metaverse og Web3-relaterede felter. Hans artikler tiltrækker et massivt publikum på over en million brugere hver måned. Han ser ud til at være en ekspert med 10 års erfaring i SEO og digital markedsføring. Damir er blevet nævnt i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto og andre publikationer. Han rejser mellem UAE, Tyrkiet, Rusland og SNG som en digital nomade. Damir tog en bachelorgrad i fysik, som han mener har givet ham de kritiske tænkningskompetencer, der er nødvendige for at få succes i internettets evigt skiftende landskab.
Flere artikler
Damir er teamleder, produktchef og redaktør på Metaverse Post, der dækker emner som AI/ML, AGI, LLM'er, Metaverse og Web3-relaterede felter. Hans artikler tiltrækker et massivt publikum på over en million brugere hver måned. Han ser ud til at være en ekspert med 10 års erfaring i SEO og digital markedsføring. Damir er blevet nævnt i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto og andre publikationer. Han rejser mellem UAE, Tyrkiet, Rusland og SNG som en digital nomade. Damir tog en bachelorgrad i fysik, som han mener har givet ham de kritiske tænkningskompetencer, der er nødvendige for at få succes i internettets evigt skiftende landskab.
