MLCopilot: Iskoristite snagu LLM-a za pomoć programerima u njihovim ML zadacima
Ukratko
MLCopilot je novi način korištenja modela strojnog učenja za rješavanje izazovnih zadataka, automatizirajući proces odabira parametara i arhitektura.
Djeluje na dvije razine, offline i online, izvlačeći znanje iz stotina eksperimenata strojnog učenja i primjenjujući poseban promtp za generiranje odluke.
Omogućuje opipljive prednosti kao što su brzina izvođenja i smanjenje troškova rada.
Modeli strojnog učenja korišteni su za rješavanje raznih zadataka; međutim, njihovo obučavanje uglavnom je ručni proces. Izazov je bio odabrati prave parametre i arhitekturu kako bi se dobili najbolji rezultati budući da proces zahtijeva značajno znanje i iskustvo. Pojavom naprednih tehnologija i velikih jezičnih modela (LLM), kao npr GPT-3.5, ovaj se proces sada može automatizirati. Ovo otvara novi način korištenja snage modela strojnog učenja u rješavanju izazovnih zadataka: MLCopilot.
| Pročitajte više: 8 stvari koje biste trebali znati o modelima velikih jezika |
MLCopilot djeluje na dvije razine. Na izvanmrežnoj strani, entiteti kao što su namjera i arhitektura modela su objedinjeni, sa znanjem izdvojenim iz stotina eksperimenata strojnog učenja. Ovi podaci čine bazu znanja na kojoj radi MLCopilot. Na online strani, MLCopilot primjenjuje poseban prompt, uključujući relevantne primjere iz prethodnih eksperimenata, kako bi generirao odluku o najboljem pristupu rješavanju određenog zadatka. Utvrđeno je da su takve odluke točnije od onih koje donose ljudi koji ručno odabiru i primjenjuju provjerene algoritme.
Osim donošenja preciznijih odluka, MLCopilot pruža opipljive prednosti kao što su brzina izvršenja i smanjenje troškova rada. S druge strane, treba imati na umu neke nedostatke, na primjer, potrebu za podacima visoke točnosti za formiranje baze znanja i potrebu da se model održava ažuriranim s novim eksperimentima.
Zanimljivo je da su procjene eksperimenata iz povijesti prevedene u relativne bez brojeva: "vrlo nisko", "nisko", "srednje", "visoko" i "vrlo visoko". Na temelju toga, model bi mogao odrediti što funkcionira, a što ne.
Sve u svemu, MLCopilot ima potencijal poboljšati način na koji se rješavaju zadaci strojnog učenja. Automatskim odabirom pravih parametara i arhitekture omogućuje nam da iskoristimo snagu modela strojnog učenja kako bismo uštedjeli vrijeme i troškove uz poboljšanje točnosti. U konačnici, od ovih koristi koristit će svi: od pojedinačnih istraživača do velikih korporacija ili državnih organizacija. Ovo je veliki korak naprijed za eru umjetne inteligencije i zasigurno će biti praćen još uzbudljivijim razvojem događaja.
Članak završava zastrašujućom notom za neke i motivirajućom za druge: “Nadamo se da dizajn naše metode može poslužiti kao inspiracija široj zajednici i pridonijeti napretku LLM-a prema cilju postizanja umjetne opće inteligencije ( AGI).”
- 14 ožujka, OpenAI najavio pokretanje GPT-4, nadograđenu verziju svog modela umjetne inteligencije GPT-3.5. Postigao je prag visoke ocjene, nadmašujući GPT-3.5 na različitim referentnim vrijednostima studija.
Pročitajte više o AI:
Izjava o odricanju od odgovornosti
U skladu s Smjernice projekta povjerenja, imajte na umu da informacije navedene na ovoj stranici nemaju namjeru i ne smiju se tumačiti kao pravni, porezni, investicijski, financijski ili bilo koji drugi oblik savjeta. Važno je ulagati samo ono što si možete priuštiti izgubiti i potražiti neovisni financijski savjet ako imate bilo kakvih nedoumica. Za dodatne informacije predlažemo da pogledate odredbe i uvjete, kao i stranice za pomoć i podršku koje pruža izdavatelj ili oglašivač. MetaversePost je predan točnom, nepristranom izvješćivanju, ali tržišni uvjeti podložni su promjenama bez prethodne najave.
O autoru
Damir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.
Više članaka
Damir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.
