MLCopilot: LLM의 기능을 활용하여 개발자의 ML 작업 지원
요컨대
MLCopilot은 머신 러닝 모델을 사용하여 까다로운 작업을 해결하고 파라미터 및 아키텍처 선택 프로세스를 자동화하는 새로운 방법입니다.
오프라인과 온라인의 두 가지 수준에서 작동하며 수백 건의 기계 학습 실험에서 지식을 추출하고 특별한 프롬프트를 적용하여 결정을 내립니다.
실행 속도 및 인건비 절감과 같은 실질적인 이점을 제공합니다.
다양한 작업을 해결하기 위해 기계 학습 모델이 사용되었습니다. 그러나 이들을 교육하는 것은 대부분 수동 프로세스였습니다. 프로세스에는 상당한 노하우와 경험이 필요하기 때문에 최상의 결과를 얻기 위해 올바른 매개변수와 아키텍처를 선택하는 것이 과제였습니다. 고급 기술과 LLM(대형 언어 모델)의 출현으로 GPT-3.5 이제 이 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이는 MLCopilot이라는 어려운 작업을 해결하는 데 기계 학습 모델의 강력한 기능을 사용하는 새로운 방법을 열어줍니다.
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MLCopilot 두 가지 수준에서 작동합니다. 오프라인 측면에서는 의도 및 모델 아키텍처와 같은 엔터티가 수백 건의 기계 학습 실험에서 추출된 지식으로 통합됩니다. 이 데이터는 MLCopilot이 작동하는 지식 기반을 형성합니다. 온라인 측면에서 MLCopilot은 특정 작업을 해결하기 위한 최선의 접근 방식에 대한 결정을 생성하기 위해 이전 실험의 관련 예를 포함하여 특별한 프롬프트를 적용합니다. 이러한 결정은 사람들이 검증된 알고리즘을 수동으로 선택하고 적용하는 것보다 더 정확한 것으로 밝혀졌습니다.
MLCopilot은 보다 정확한 결정을 내리는 것 외에도 실행 속도 및 인건비 절감과 같은 실질적인 이점을 제공합니다. 반면 지식 기반을 형성하기 위해서는 고정밀 데이터가 필요하고 새로운 실험을 통해 모델을 최신 상태로 유지해야 하는 필요성과 같은 몇 가지 단점을 염두에 두어야 합니다.
흥미롭게도 역사에서 얻은 실험의 추정치는 "매우 낮음", "낮음", "보통", "높음", "매우 높음"과 같이 숫자가 없는 상대적인 것으로 변환되었습니다. 이를 기반으로 모델은 작동하는 것과 작동하지 않는 것을 결정할 수 있습니다.
전반적으로 MLCopilot은 기계 학습 작업이 해결되는 방식을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 올바른 매개변수와 아키텍처를 자동으로 선택함으로써 기계 학습 모델의 힘을 활용하여 시간과 비용을 절약하고 정확도를 높일 수 있습니다. 궁극적으로 이러한 혜택은 개인 연구원에서 대기업 또는 국가 조직에 이르기까지 모든 사람에게 도움이 될 것입니다. 이것은 AI 시대를 위한 큰 도약이며 확실히 더 흥미로운 발전이 뒤따를 것입니다.
이 기사는 일부 사람들에게는 무서운 메모로, 다른 사람들에게는 동기 부여 메모로 끝납니다. AGI).”
- 월 14에, OpenAI 발표 발사 GPT-4, 인공지능 모델의 업그레이드 버전 GPT-3.5. 높은 수준의 임계값을 달성하여 우수한 성능을 발휘합니다. GPT-3.5 다양한 연구 벤치마크.
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Damir는 팀 리더, 제품 관리자 및 편집자입니다. Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM, Metaverse 및 Web3-관련 분야. 그의 기사는 매달 백만 명이 넘는 사용자의 엄청난 청중을 끌어들입니다. 그는 SEO 및 디지털 마케팅 분야에서 10년의 경험을 가진 전문가로 보입니다. Damir는 Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto 및 기타 간행물. UAE, 터키, 러시아, CIS를 오가며 디지털 유목민으로 활동하고 있습니다. Damir는 끊임없이 변화하는 인터넷 환경에서 성공하는 데 필요한 비판적 사고 기술을 제공했다고 믿는 물리학 학사 학위를 받았습니다.
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