MLCopilot: LLM の機能を活用して開発者の ML タスクを支援する
簡単に言えば
MLCopilot は、機械学習モデルを使用して困難なタスクを解決し、パラメーターとアーキテクチャを選択するプロセスを自動化する新しい方法です。
オフラインとオンラインの XNUMX つのレベルで動作し、何百もの機械学習実験から知識を抽出し、特別なプロンプトを適用して決定を下します。
実行速度や人件費の削減など、目に見えるメリットがあります。
機械学習モデルは、さまざまなタスクを解決するために使用されてきました。 ただし、それらのトレーニングはほとんどが手動のプロセスでした。 このプロセスにはかなりのノウハウと経験が必要なので、最良の結果を得るために適切なパラメータとアーキテクチャを選択することが課題でした。 高度なテクノロジーと大規模言語モデル (LLM) の出現により、 GPT-3.5 では、このプロセスを自動化できるようになりました。 これにより、困難なタスクを解決する際に機械学習モデルの力を利用する新しい方法、MLCopilot が開かれます。
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MLコパイロット XNUMX つのレベルで動作します。 オフライン側では、意図やモデル アーキテクチャなどのエンティティが統合され、何百もの機械学習実験から抽出された知識が使用されます。 このデータは、MLCopilot が機能するナレッジ ベースを形成します。 オンライン側では、MLCopilot は、以前の実験からの関連例を含む特別なプロンプトを適用して、特定のタスクを解決するための最良のアプローチに関する決定を生成します。 このような決定は、実証済みのアルゴリズムを手動で選択して適用する人が行う決定よりも正確であることがわかっています。
MLCopilot は、より正確な意思決定を行うことに加えて、実行速度や人件費の削減などの具体的なメリットを提供します。 一方で、知識ベースを形成するための高精度データの必要性や、新しい実験でモデルを最新の状態に保つ必要性など、いくつかの欠点に留意する必要があります。
興味深いことに、歴史からの実験の推定値は、「非常に低い」、「低い」、「中程度」、「高い」、「非常に高い」という数字のない相対的なものに変換されました。 これに基づいて、モデルは何が機能し、何が機能しないかを判断できます。
全体として、MLCopilot には、機械学習タスクの解決方法を改善する可能性があります。 適切なパラメーターとアーキテクチャを自動的に選択することで、機械学習モデルの力を活用して、時間とコストを節約しながら精度を向上させることができます。 最終的に、これらの利点は、個人の研究者から大企業や国家機関まで、すべての人に利益をもたらします。 これは AI 時代の大きな飛躍であり、さらにエキサイティングな開発が続くことは間違いありません。
この記事は、一部の人にとっては恐ろしいメモであり、他の人にとってはやる気を起こさせるメモで終わります。 AGI）」。
- 月14上で、 OpenAI 発表の の立ち上げ GPT-4、人工知能モデルのアップグレード版 GPT-3.5。 を上回るハイグレードの閾値を達成 GPT-3さまざまな研究ベンチマークで.5。
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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