MLCopilot: kasutage LLM-ide jõudu, et aidata arendajaid nende ML-ülesannete täitmisel
Põgusalt
MLCopilot on uus viis masinõppemudelite kasutamiseks keeruliste ülesannete lahendamiseks, automatiseerides parameetrite ja arhitektuuride valimise protsessi.
See töötab kahel tasandil, võrguühenduseta ja võrgus, ammutades teadmisi sadadest masinõppekatsetest ja rakendades otsuse loomiseks spetsiaalset viipa.
See annab käegakatsutavaid eeliseid, nagu täitmise kiirus ja tööjõukulude vähendamine.
Erinevate ülesannete lahendamiseks on kasutatud masinõppe mudeleid; nende koolitamine on aga olnud enamasti käsitsi protsess. Väljakutse oli valida õiged parameetrid ja arhitektuurid, et saada parimaid tulemusi, kuna protsess nõuab märkimisväärset oskusteavet ja kogemusi. Täiustatud tehnoloogiate ja suurte keelemudelite (LLM) tulekuga, nagu näiteks GPT-3.5, saab seda protsessi nüüd automatiseerida. See avab uue võimaluse kasutada masinõppemudelite võimsust keeruliste ülesannete lahendamisel: MLCopilot.
MLCopilot töötab kahel tasandil. Võrguühenduseta poolel on sellised üksused nagu kavatsus ja mudeliarhitektuur ühtsed ning teadmised on ammutatud sadadest masinõppekatsetest. Need andmed moodustavad teadmistebaasi, millel MLCopilot töötab. Võrgupõhisel poolel rakendab MLCopilot spetsiaalset viipa, mis sisaldab asjakohaseid näiteid varasematest katsetest, et luua otsus konkreetse ülesande lahendamiseks parima lähenemisviisi kohta. On leitud, et sellised otsused on täpsemad kui need, mille teevad inimesed, kes valivad ja rakendavad käsitsi läbiproovitud algoritme.
Lisaks täpsemate otsuste tegemisele pakub MLCopilot käegakatsutavaid eeliseid, nagu täitmise kiirus ja tööjõukulude vähendamine. Teisest küljest tuleb meeles pidada mõningaid puudusi, näiteks vajadust teadmistebaasi moodustamiseks suure täpsusega andmete järele ja vajadust hoida mudelit uute katsetega ajakohasena.
Huvitaval kombel tõlgiti ajaloost saadud katsete hinnangud suhtelisteks arvudeks: "väga madal", "madal", "keskmine", "kõrge" ja "väga kõrge". Selle põhjal saaks mudel määrata, mis töötab ja mis mitte.
Üldiselt on MLCopilotil potentsiaal parandada masinõppeülesannete lahendamist. Valides automaatselt õiged parameetrid ja arhitektuuri, võimaldab see meil kasutada masinõppemudelite võimsust, et säästa aega ja kulusid, parandades samal ajal täpsust. Lõppkokkuvõttes on need eelised kasulikud kõigile: üksikutest teadlastest suurkorporatsioonide või riiklike organisatsioonideni. See on tehisintellekti ajastu jaoks tohutu samm edasi ja sellele järgnevad kindlasti põnevamad arengud.
Artikkel lõpeb mõne jaoks hirmutava ja teiste jaoks motiveeriva noodiga: "Loodame, et meie meetodi disain võib olla inspiratsiooniks laiemale kogukonnale ja aidata kaasa LLM-ide edendamisele üldtehisintellekti saavutamise eesmärgi suunas ( AGI).
- Märtsil 14, OpenAI teatas käivitamine GPT-4, selle tehisintellekti mudeli täiendatud versioon GPT-3.5. See on saavutanud kõrge kvaliteediläve, mis on parem GPT-3.5 erinevatel õppekriteeriumidel.
Loe AI kohta lähemalt:
Kaebused
Vastavalt Usaldusprojekti juhised, pange tähele, et sellel lehel esitatud teave ei ole mõeldud ega tohiks tõlgendada kui juriidilist, maksu-, investeerimis-, finants- või muud nõuannet. Oluline on investeerida ainult seda, mida saate endale lubada kaotada, ja kahtluste korral küsida sõltumatut finantsnõu. Lisateabe saamiseks soovitame vaadata nõudeid ja tingimusi ning väljaandja või reklaamija pakutavaid abi- ja tugilehti. MetaversePost on pühendunud täpsele ja erapooletule aruandlusele, kuid turutingimusi võidakse ette teatamata muuta.
Umbes Autor
Damir on ettevõtte meeskonnajuht, tootejuht ja toimetaja Metaverse Post, mis hõlmab selliseid teemasid nagu AI/ML, AGI, LLM-id, Metaverse ja Web3-seotud väljad. Tema artiklid meelitavad igal kuul tohutut vaatajaskonda, üle miljoni kasutaja. Ta näib olevat ekspert, kellel on 10-aastane SEO ja digitaalse turunduse kogemus. Damirit on mainitud ajakirjades Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ja muud väljaanded. Ta reisib digitaalse nomaadina AÜE, Türgi, Venemaa ja SRÜ vahel. Damir omandas bakalaureusekraadi füüsikas, mis on tema arvates andnud talle kriitilise mõtlemise oskused, mida on vaja pidevalt muutuval Interneti-maastikul edukaks saamiseks.
Veel artikleid
Damir on ettevõtte meeskonnajuht, tootejuht ja toimetaja Metaverse Post, mis hõlmab selliseid teemasid nagu AI/ML, AGI, LLM-id, Metaverse ja Web3-seotud väljad. Tema artiklid meelitavad igal kuul tohutut vaatajaskonda, üle miljoni kasutaja. Ta näib olevat ekspert, kellel on 10-aastane SEO ja digitaalse turunduse kogemus. Damirit on mainitud ajakirjades Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ja muud väljaanded. Ta reisib digitaalse nomaadina AÜE, Türgi, Venemaa ja SRÜ vahel. Damir omandas bakalaureusekraadi füüsikas, mis on tema arvates andnud talle kriitilise mõtlemise oskused, mida on vaja pidevalt muutuval Interneti-maastikul edukaks saamiseks.
