MLCopilot: נצל את הכוח של LLMs כדי לעזור למפתחים במשימות ה-ML שלהם
בקיצור
MLCopilot היא דרך חדשה להשתמש במודלים של למידת מכונה כדי לפתור משימות מאתגרות, אוטומציה של תהליך בחירת פרמטרים וארכיטקטורות.
הוא פועל בשתי רמות, לא מקוון ומקוון, שואב ידע ממאות ניסויים של למידת מכונה ומיישם הנחיה מיוחדת כדי ליצור החלטה.
הוא מספק יתרונות מוחשיים כמו מהירות ביצוע והפחתת עלויות העבודה.
מודלים של למידת מכונה שימשו לפתרון משימות שונות; עם זאת, הכשרתם הייתה לרוב תהליך ידני. האתגר היה לבחור את הפרמטרים והארכיטקטורות הנכונות כדי להשיג את התוצאות הטובות ביותר שכן התהליך דורש ידע וניסיון רב. עם כניסתן של טכנולוגיות מתקדמות ודגמי שפה גדולים (LLM), כגון GPT-3.5, תהליך זה יכול כעת להיות אוטומטי. זה פותח דרך חדשה להשתמש בכוחם של מודלים של למידת מכונה בפתרון משימות מאתגרות: MLCopilot.
MLCopilot פועל בשני מישורים. בצד הלא מקוון, ישויות כמו הכוונה וארכיטקטורת המודל מאוחדות, עם ידע המופק ממאות ניסויי למידת מכונה. נתונים אלו מהווים את בסיס הידע עליו עובד ה-MLCopilot. בצד המקוון, ה-MLCopilot מחיל הנחיה מיוחדת, הכוללת דוגמאות רלוונטיות מניסויים קודמים, כדי לקבל החלטה לגבי הגישה הטובה ביותר לפתרון משימה מסוימת. החלטות כאלה נמצאו מדויקות יותר מאלה שהתקבלו על ידי אנשים שבוחרים ידנית ומיישמים אלגוריתמים מנוסים.
בנוסף לקבלת החלטות מדויקות יותר, ה-MLCopilot מספק יתרונות מוחשיים כגון מהירות ביצוע והפחתת עלויות העבודה. מצד שני, יש לזכור כמה חסרונות, למשל, הצורך בנתונים בעלי דיוק גבוה שיהוו את בסיס הידע והצורך לעדכן את המודל בניסויים חדשים.
באופן מעניין, ההערכות של ניסויים מההיסטוריה תורגמו לאלו יחסיים ללא מספרים: "נמוך מאוד", "נמוך", "בינוני", "גבוה" ו"גבוה מאוד". על סמך זה, המודל יכול לקבוע מה עובד ומה לא.
בסך הכל, ל-MLCopilot יש פוטנציאל לשפר את הדרך שבה משימות למידת מכונה נפתרות. על ידי בחירה אוטומטית של הפרמטרים והארכיטקטורה הנכונים, היא מאפשרת לנו למנף את הכוח של מודלים של למידת מכונה כדי לחסוך זמן ועלות תוך שיפור הדיוק. בסופו של דבר, היתרונות הללו יועילו לכולם: מחוקרים בודדים ועד לתאגידים גדולים או ארגונים ממלכתיים. זוהי קפיצת מדרגה עצומה לעידן הבינה המלאכותית ובוודאי יגרור אחריה התפתחויות מרגשות נוספות.
המאמר מסתיים בנימה מפחידה עבור חלקם ובנימה מעוררת מוטיבציה עבור אחרים: "אנו מקווים שעיצוב השיטה שלנו יכול לשמש השראה לקהילה הרחבה יותר ולתרום לקידום ה-LLMs לקראת המטרה של השגת בינה כללית מלאכותית ( AGI)."
- במרץ 14, OpenAI הודיע ההשקה של GPT-4, גרסה משודרגת של מודל הבינה המלאכותית שלה GPT-3.5. הוא השיג רף גבוה, ביצועים טובים יותר GPT-3.5 על מדדי מחקר שונים.
קרא עוד על AI:
כתב ויתור
בקנה אחד עם הנחיות פרויקט אמון, אנא שים לב שהמידע המסופק בדף זה אינו מיועד ואין לפרש אותו כייעוץ משפטי, מס, השקעות, פיננסי או כל צורה אחרת של ייעוץ. חשוב להשקיע רק את מה שאתה יכול להרשות לעצמך להפסיד ולפנות לייעוץ פיננסי עצמאי אם יש לך ספק. למידע נוסף, אנו מציעים להתייחס לתנאים ולהגבלות וכן לדפי העזרה והתמיכה שסופקו על ידי המנפיק או המפרסם. MetaversePost מחויבת לדיווח מדויק וחסר פניות, אך תנאי השוק עשויים להשתנות ללא הודעה מוקדמת.
על המחבר
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
מאמרים נוספים
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
