MLCopilot: Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von LLMs, um Entwickler bei ihren ML-Aufgaben zu unterstützen
In Kürze
MLCopilot ist eine neue Art der Verwendung von Modellen für maschinelles Lernen, um herausfordernde Aufgaben zu lösen und den Prozess der Auswahl von Parametern und Architekturen zu automatisieren.
Es arbeitet auf zwei Ebenen, offline und online, extrahiert Wissen aus Hunderten von Experimenten zum maschinellen Lernen und wendet eine spezielle Eingabeaufforderung an, um eine Entscheidung zu treffen.
Es bietet greifbare Vorteile wie eine schnellere Ausführung und eine Reduzierung der Arbeitskosten.
Modelle des maschinellen Lernens wurden zur Lösung verschiedener Aufgaben eingesetzt; Ihre Schulung war jedoch größtenteils ein manueller Prozess. Die Herausforderung bestand darin, die richtigen Parameter und Architekturen auszuwählen, um die besten Ergebnisse zu erzielen, da der Prozess viel Know-how und Erfahrung erfordert. Mit dem Aufkommen fortschrittlicher Technologien und großer Sprachmodelle (LLM), wie z GPT-3.5 kann dieser Prozess nun automatisiert werden. Dies eröffnet eine neue Möglichkeit, die Leistungsfähigkeit von Modellen des maschinellen Lernens zur Lösung anspruchsvoller Aufgaben zu nutzen: MLCopilot.
MLCopilot arbeitet auf zwei Ebenen. Auf der Offline-Seite werden Entitäten wie die Absicht und die Modellarchitektur vereinheitlicht, wobei das Wissen aus Hunderten von Machine-Learning-Experimenten extrahiert wird. Diese Daten bilden die Wissensbasis, auf der der MLCopilot arbeitet. Auf der Online-Seite verwendet der MLCopilot eine spezielle Aufforderung, einschließlich relevanter Beispiele aus früheren Experimenten, um eine Entscheidung über den besten Ansatz zur Lösung einer bestimmten Aufgabe zu treffen. Es hat sich herausgestellt, dass solche Entscheidungen genauer sind als diejenigen, die von Menschen getroffen werden, die manuell bewährte Algorithmen auswählen und anwenden.
Neben genaueren Entscheidungen bietet der MLCopilot greifbare Vorteile, wie z. B. eine schnellere Ausführung und eine Reduzierung der Arbeitskosten. Andererseits müssen einige Nachteile berücksichtigt werden, beispielsweise die Notwendigkeit hochgenauer Daten zur Bildung der Wissensbasis und die Notwendigkeit, das Modell mit neuen Experimenten auf dem neuesten Stand zu halten.
Interessanterweise wurden die Schätzungen historischer Experimente in relative ohne Zahlen übersetzt: „sehr niedrig“, „niedrig“, „mittel“, „hoch“ und „sehr hoch“. Auf dieser Grundlage könnte das Modell bestimmen, was funktioniert und was nicht.
Insgesamt hat MLCopilot das Potenzial, die Art und Weise, wie maschinelle Lernaufgaben gelöst werden, zu verbessern. Durch die automatische Auswahl der richtigen Parameter und Architektur können wir die Leistungsfähigkeit von Modellen für maschinelles Lernen nutzen, um Zeit und Kosten zu sparen und gleichzeitig die Genauigkeit zu verbessern. Diese Vorteile kommen letztlich allen zugute: vom einzelnen Forscher bis hin zu großen Konzernen oder staatlichen Organisationen. Dies ist ein großer Sprung nach vorne für das KI-Zeitalter, dem sicherlich weitere aufregende Entwicklungen folgen werden.
Der Artikel endet mit einer für einige beängstigenden und für andere motivierenden Anmerkung: „Wir hoffen, dass das Design unserer Methode der breiteren Gemeinschaft als Inspiration dienen und zur Weiterentwicklung von LLMs in Richtung des Ziels beitragen kann, künstliche allgemeine Intelligenz zu erreichen ( AGI).“
- On March 14, OpenAI angekündigt die Einführung von GPT-4, eine aktualisierte Version seines Modells für künstliche Intelligenz GPT-3.5. Es hat einen hohen Schwellenwert erreicht und eine Outperformance erzielt GPT-3.5 zu verschiedenen Studien-Benchmarks.
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Über den Autor
Damir ist Teamleiter, Produktmanager und Redakteur bei Metaverse Post, behandelt Themen wie KI/ML, AGI, LLMs, Metaverse und Web3-bezogene Felder. Seine Artikel ziehen jeden Monat ein riesiges Publikum von über einer Million Nutzern an. Er scheint ein Experte mit 10 Jahren Erfahrung in SEO und digitalem Marketing zu sein. Damir wurde in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto und andere Publikationen. Als digitaler Nomade reist er zwischen den Vereinigten Arabischen Emiraten, der Türkei, Russland und der GUS. Damir hat einen Bachelor-Abschluss in Physik, der ihm seiner Meinung nach die Fähigkeiten zum kritischen Denken vermittelt hat, die er braucht, um in der sich ständig verändernden Landschaft des Internets erfolgreich zu sein.
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