MLCopilot: aproveche el poder de los LLM para ayudar a los desarrolladores en sus tareas de ML
En Resumen
MLCopilot es una nueva forma de usar modelos de aprendizaje automático para resolver tareas desafiantes, automatizando el proceso de selección de parámetros y arquitecturas.
Opera en dos niveles, fuera de línea y en línea, extrayendo conocimiento de cientos de experimentos de aprendizaje automático y aplicando un indicador especial para generar una decisión.
Proporciona beneficios tangibles como la velocidad de ejecución y la reducción de costos de mano de obra.
Se han utilizado modelos de aprendizaje automático para resolver diversas tareas; sin embargo, capacitarlos ha sido principalmente un proceso manual. El desafío consistió en seleccionar los parámetros y arquitecturas correctos para obtener los mejores resultados, ya que el proceso requiere conocimientos y experiencia considerables. Con la llegada de tecnologías avanzadas y grandes modelos de lenguaje (LLM), como GPT-3.5, este proceso ahora se puede automatizar. Esto abre una nueva forma de utilizar el poder de los modelos de aprendizaje automático para resolver tareas desafiantes: MLCopilot.
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MLCopiloto opera en dos niveles. En el lado fuera de línea, se unifican entidades como la intención y la arquitectura del modelo, con conocimiento extraído de cientos de experimentos de aprendizaje automático. Estos datos forman la base de conocimientos sobre la que trabaja MLCopilot. En el lado en línea, MLCopilot aplica un indicador especial, que incluye ejemplos relevantes de experimentos anteriores, para generar una decisión sobre el mejor enfoque para resolver una determinada tarea. Se ha descubierto que tales decisiones son más precisas que las que toman las personas que seleccionan y aplican manualmente algoritmos probados y verdaderos.
Además de tomar decisiones más precisas, el MLCopilot brinda beneficios tangibles como la velocidad de ejecución y la reducción de los costos de mano de obra. Por otro lado, se deben tener en cuenta algunos inconvenientes, por ejemplo, la necesidad de datos de alta precisión para formar la base de conocimiento y la necesidad de mantener el modelo actualizado con nuevos experimentos.
Curiosamente, las estimaciones de los experimentos de la historia se tradujeron a valores relativos sin números: "muy bajo", "bajo", "medio", "alto" y "muy alto". En base a esto, el modelo podría determinar qué funciona y qué no.
En general, MLCopilot tiene el potencial de mejorar la forma en que se resuelven las tareas de aprendizaje automático. Al seleccionar automáticamente los parámetros y la arquitectura correctos, nos permite aprovechar el poder de los modelos de aprendizaje automático para ahorrar tiempo y costos y mejorar la precisión. En última instancia, estos beneficios beneficiarán a todos: desde investigadores individuales hasta grandes corporaciones u organizaciones estatales. Este es un gran paso adelante para la era de la IA y seguramente será seguido por desarrollos más emocionantes.
El artículo termina con una nota aterradora para algunos y una nota motivadora para otros: “Esperamos que el diseño de nuestro método pueda servir de inspiración a la comunidad en general y contribuir al avance de los LLM hacia el objetivo de lograr la inteligencia artificial general ( AGI).”
- En marzo de 14, OpenAI anunció el lanzamiento de GPT-4, una versión mejorada de su modelo de inteligencia artificial GPT-3.5. Ha alcanzado un umbral de alto grado, superando GPT-3.5 sobre diversos puntos de referencia del estudio.
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Sobre el Autor
Damir es el líder del equipo, gerente de producto y editor en Metaverse Post, que cubre temas como AI/ML, AGI, LLM, Metaverse y Web3-campos relacionados. Sus artículos atraen una audiencia masiva de más de un millón de usuarios cada mes. Parece ser un experto con 10 años de experiencia en SEO y marketing digital. Damir ha sido mencionado en Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto y otras publicaciones. Viaja entre los Emiratos Árabes Unidos, Turquía, Rusia y la CEI como nómada digital. Damir obtuvo una licenciatura en física, que él cree que le ha dado las habilidades de pensamiento crítico necesarias para tener éxito en el panorama siempre cambiante de Internet.
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