MLCopilot: išnaudokite LLM galią, kad padėtumėte kūrėjams atlikti ML užduotis
Trumpai
MLCopilot yra naujas būdas naudoti mašininio mokymosi modelius sudėtingoms užduotims spręsti, automatizuoti parametrų ir architektūrų pasirinkimo procesą.
Jis veikia dviem lygiais: neprisijungus ir prisijungus, renka žinias iš šimtų mašininio mokymosi eksperimentų ir taiko specialų raginimą priimti sprendimą.
Tai suteikia apčiuopiamos naudos, pavyzdžiui, vykdymo greitį ir darbo sąnaudų mažinimą.
Įvairioms užduotims spręsti buvo naudojami mašininio mokymosi modeliai; tačiau jų mokymas dažniausiai buvo rankinis procesas. Iššūkis buvo pasirinkti tinkamus parametrus ir architektūrą, kad būtų pasiekti geriausi rezultatai, nes procesas reikalauja daug žinių ir patirties. Atsiradus pažangioms technologijoms ir didelių kalbų modeliams (LLM), pvz GPT-3.5, šis procesas dabar gali būti automatizuotas. Tai atveria naują būdą panaudoti mašininio mokymosi modelių galią sprendžiant sudėtingas užduotis: MLCopilot.
| Plačiau paskaitykite čia: 8 dalykai, kuriuos turėtumėte žinoti apie didelių kalbų modelius |
MLCopilotas veikia dviem lygiais. Neprisijungus tokie subjektai kaip tikslas ir modelio architektūra yra suvienodinti, o žinios išgaunamos iš šimtų mašininio mokymosi eksperimentų. Šie duomenys sudaro žinių bazę, kuria remiasi MLCopilot. Internetinėje pusėje MLCopilot taiko specialų raginimą, įskaitant atitinkamus ankstesnių eksperimentų pavyzdžius, kad priimtų sprendimą dėl geriausio būdo išspręsti tam tikrą užduotį. Nustatyta, kad tokie sprendimai yra tikslesni nei tie, kuriuos priima žmonės, rankiniu būdu pasirinkę ir taikydami išbandytus algoritmus.
MLCopilot ne tik priima tikslesnius sprendimus, bet ir suteikia apčiuopiamos naudos, pavyzdžiui, pagreitina vykdymą ir sumažina darbo sąnaudas. Kita vertus, reikia turėti omenyje kai kuriuos trūkumus, pavyzdžiui, didelio tikslumo duomenų poreikį žinių bazei formuoti ir būtinybę nuolat atnaujinti modelį atliekant naujus eksperimentus.
Įdomu tai, kad istorijos eksperimentų įverčiai buvo paversti santykiniais be skaičių: „labai žemas“, „mažas“, „vidutinis“, „didelis“ ir „labai didelis“. Remiantis tuo, modelis galėtų nustatyti, kas veikia, o kas ne.
Apskritai MLCopilot gali pagerinti mašininio mokymosi užduočių sprendimo būdą. Automatiškai parinkdami tinkamus parametrus ir architektūrą, galime panaudoti mašininio mokymosi modelių galią, kad sutaupytume laiko ir sąnaudų, kartu pagerintume tikslumą. Galiausiai ši nauda bus naudinga visiems: nuo atskirų mokslininkų iki didelių korporacijų ar valstybinių organizacijų. Tai didžiulis šuolis į priekį AI eroje ir po jo tikrai bus įdomesnių įvykių.
Vieniems straipsnis baigiasi bauginančia, o kitiems – motyvuojančia pastaba: „Tikimės, kad mūsų metodo dizainas gali įkvėpti platesnę bendruomenę ir prisidėti prie LLM pažangos siekiant tikslo pasiekti dirbtinį bendrą intelektą ( AGI).
- Kovo 14, OpenAI paskelbė pradžios GPT-4, atnaujinta dirbtinio intelekto modelio versija GPT-3.5. Jis pasiekė aukšto lygio slenkstį, pralenkdamas GPT-3.5 apie įvairius studijų lyginamuosius standartus.
Skaitykite daugiau apie AI:
Atsakomybės neigimas
Remdamasi tuo, Pasitikėjimo projekto gairės, atkreipkite dėmesį, kad šiame puslapyje pateikta informacija nėra skirta ir neturėtų būti aiškinama kaip teisinė, mokesčių, investicinė, finansinė ar bet kokia kita konsultacija. Svarbu investuoti tik tai, ką galite sau leisti prarasti, ir, jei turite kokių nors abejonių, kreiptis į nepriklausomą finansinę konsultaciją. Norėdami gauti daugiau informacijos, siūlome peržiūrėti taisykles ir nuostatas bei pagalbos ir palaikymo puslapius, kuriuos pateikia išdavėjas arba reklamuotojas. MetaversePost yra įsipareigojusi teikti tikslias, nešališkas ataskaitas, tačiau rinkos sąlygos gali keistis be įspėjimo.
Apie autorių
Damiras yra komandos vadovas, produktų vadovas ir redaktorius Metaverse Post, apimantis tokias temas kaip AI/ML, AGI, LLM, Metaverse ir Web3– susijusiose srityse. Jo straipsniai kas mėnesį pritraukia didžiulę daugiau nei milijono vartotojų auditoriją. Atrodo, kad jis yra ekspertas, turintis 10 metų SEO ir skaitmeninės rinkodaros patirtį. Damiras buvo paminėtas Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ir kiti leidiniai. Jis keliauja tarp JAE, Turkijos, Rusijos ir NVS kaip skaitmeninis klajoklis. Damiras įgijo fizikos bakalauro laipsnį, kuris, jo manymu, suteikė jam kritinio mąstymo įgūdžių, reikalingų sėkmingam nuolat besikeičiančiame interneto peizaže.
Daugiau straipsnių
Damiras yra komandos vadovas, produktų vadovas ir redaktorius Metaverse Post, apimantis tokias temas kaip AI/ML, AGI, LLM, Metaverse ir Web3– susijusiose srityse. Jo straipsniai kas mėnesį pritraukia didžiulę daugiau nei milijono vartotojų auditoriją. Atrodo, kad jis yra ekspertas, turintis 10 metų SEO ir skaitmeninės rinkodaros patirtį. Damiras buvo paminėtas Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ir kiti leidiniai. Jis keliauja tarp JAE, Turkijos, Rusijos ir NVS kaip skaitmeninis klajoklis. Damiras įgijo fizikos bakalauro laipsnį, kuris, jo manymu, suteikė jam kritinio mąstymo įgūdžių, reikalingų sėkmingam nuolat besikeičiančiame interneto peizaže.
