MLCopilot : tirez parti de la puissance des LLM pour aider les développeurs dans leurs tâches de ML
En bref
MLCopilot est une nouvelle façon d'utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour résoudre des tâches difficiles, en automatisant le processus de sélection des paramètres et des architectures.
Il fonctionne à deux niveaux, hors ligne et en ligne, extrayant les connaissances de centaines d'expériences d'apprentissage automatique et appliquant une invite spéciale pour générer une décision.
Il offre des avantages tangibles tels que la rapidité d'exécution et la réduction des coûts de main-d'œuvre.
Des modèles d'apprentissage automatique ont été utilisés pour résoudre diverses tâches ; cependant, leur formation a été essentiellement un processus manuel. Le défi était de sélectionner les bons paramètres et architectures pour obtenir les meilleurs résultats car le processus nécessite un savoir-faire et une expérience considérables. Avec l'avènement des technologies avancées et des grands modèles de langage (LLM), tels que GPT-3.5, ce processus peut désormais être automatisé. Cela ouvre une nouvelle façon d’utiliser la puissance des modèles d’apprentissage automatique pour résoudre des tâches difficiles : MLCopilot.
MLCopilote fonctionne à deux niveaux. Du côté hors ligne, des entités telles que l'intention et l'architecture du modèle sont unifiées, avec des connaissances extraites de centaines d'expériences d'apprentissage automatique. Ces données constituent la base de connaissances sur laquelle travaille le MLCopilot. Du côté en ligne, le MLCopilot applique une invite spéciale, comprenant des exemples pertinents d'expériences précédentes, pour générer une décision sur la meilleure approche pour résoudre une tâche donnée. De telles décisions se sont avérées plus précises que celles prises par des personnes sélectionnant et appliquant manuellement des algorithmes éprouvés.
En plus de prendre des décisions plus précises, le MLCopilot offre des avantages tangibles tels que la rapidité d'exécution et la réduction des coûts de main-d'œuvre. D'autre part, certains inconvénients doivent être gardés à l'esprit, par exemple, le besoin de données de haute précision pour former la base de connaissances et la nécessité de maintenir le modèle à jour avec de nouvelles expériences.
Fait intéressant, les estimations des expériences de l'histoire ont été traduites en valeurs relatives sans nombre : "très faible", "faible", "moyenne", "élevée" et "très élevée". Sur cette base, le modèle pourrait déterminer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
Dans l'ensemble, MLCopilot a le potentiel d'améliorer la façon dont les tâches d'apprentissage automatique sont résolues. En sélectionnant automatiquement les bons paramètres et l'architecture, cela nous permet de tirer parti de la puissance des modèles d'apprentissage automatique pour gagner du temps et de l'argent tout en améliorant la précision. En fin de compte, ces avantages profiteront à tous : des chercheurs individuels aux grandes entreprises ou aux organisations étatiques. Il s'agit d'un énorme bond en avant pour l'ère de l'IA et sera sûrement suivi de développements plus passionnants.
L'article se termine sur une note effrayante pour certains et motivante pour d'autres : AGI). »
- Sur Mars 14, OpenAI annoncé le lancement de GPT-4, une version améliorée de son modèle d'intelligence artificielle GPT-3.5. Il a atteint un seuil de qualité élevé, surperformant GPT-3.5 sur différents repères d'étude.
En savoir plus sur l'IA :
Clause de non-responsabilité
En ligne avec la Lignes directrices du projet de confiance, veuillez noter que les informations fournies sur cette page ne sont pas destinées à être et ne doivent pas être interprétées comme des conseils juridiques, fiscaux, d'investissement, financiers ou toute autre forme de conseil. Il est important d’investir uniquement ce que vous pouvez vous permettre de perdre et de demander des conseils financiers indépendants en cas de doute. Pour plus d'informations, nous vous suggérons de vous référer aux conditions générales ainsi qu'aux pages d'aide et de support mises à disposition par l'émetteur ou l'annonceur. MetaversePost s'engage à fournir des rapports précis et impartiaux, mais les conditions du marché sont susceptibles de changer sans préavis.
A propos de l'auteur
Damir est chef d'équipe, chef de produit et rédacteur en chef chez Metaverse Post, couvrant des sujets tels que l'IA/ML, l'AGI, les LLM, le métaverse et Web3-domaines connexes. Ses articles attirent une audience massive de plus d'un million d'utilisateurs chaque mois. Il semble être un expert avec 10 ans d'expérience dans le référencement et le marketing numérique. Damir a été mentionné dans Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto et d'autres publications. Il voyage entre les Émirats arabes unis, la Turquie, la Russie et la CEI en tant que nomade numérique. Damir a obtenu un baccalauréat en physique, ce qui, selon lui, lui a donné les compétences de pensée critique nécessaires pour réussir dans le paysage en constante évolution d'Internet.
Plus d'articles
Damir est chef d'équipe, chef de produit et rédacteur en chef chez Metaverse Post, couvrant des sujets tels que l'IA/ML, l'AGI, les LLM, le métaverse et Web3-domaines connexes. Ses articles attirent une audience massive de plus d'un million d'utilisateurs chaque mois. Il semble être un expert avec 10 ans d'expérience dans le référencement et le marketing numérique. Damir a été mentionné dans Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto et d'autres publications. Il voyage entre les Émirats arabes unis, la Turquie, la Russie et la CEI en tant que nomade numérique. Damir a obtenu un baccalauréat en physique, ce qui, selon lui, lui a donné les compétences de pensée critique nécessaires pour réussir dans le paysage en constante évolution d'Internet.
