MLCopilot: izmantojiet LLM iespējas, lai palīdzētu izstrādātājiem viņu ML uzdevumos
Īsumā
MLCopilot ir jauns veids, kā izmantot mašīnmācīšanās modeļus, lai atrisinātu sarežģītus uzdevumus, automatizējot parametru un arhitektūras atlases procesu.
Tas darbojas divos līmeņos, bezsaistē un tiešsaistē, iegūstot zināšanas no simtiem mašīnmācīšanās eksperimentu un izmantojot īpašu uzvedni, lai pieņemtu lēmumu.
Tas nodrošina taustāmus ieguvumus, piemēram, izpildes ātrumu un darbaspēka izmaksu samazināšanu.
Mašīnmācības modeļi ir izmantoti dažādu uzdevumu risināšanai; tomēr viņu apmācība lielākoties ir bijis manuāls process. Izaicinājums bija izvēlēties pareizos parametrus un arhitektūru, lai iegūtu vislabākos rezultātus, jo process prasa ievērojamas zināšanas un pieredzi. Līdz ar progresīvo tehnoloģiju un lielo valodu modeļu (LLM) parādīšanos, piemēram, GPT-3.5, šo procesu tagad var automatizēt. Tas paver jaunu veidu, kā izmantot mašīnmācīšanās modeļu iespējas izaicinošu uzdevumu risināšanā: MLCopilot.
| Lasīt vairāk: 8 lietas, kas jums jāzina par lielvalodu modeļiem |
MLCopilot darbojas divos līmeņos. Bezsaistē tādas entītijas kā nolūks un modeļa arhitektūra ir apvienotas ar zināšanām, kas iegūtas no simtiem mašīnmācīšanās eksperimentu. Šie dati veido zināšanu bāzi, uz kuras darbojas MLCopilot. Tiešsaistes pusē MLCopilot izmanto īpašu uzvedni, tostarp atbilstošus piemērus no iepriekšējiem eksperimentiem, lai ģenerētu lēmumu par labāko pieeju noteikta uzdevuma risināšanai. Ir konstatēts, ka šādi lēmumi ir precīzāki nekā tie, ko pieņem cilvēki, manuāli atlasot un piemērojot pārbaudītus un patiesus algoritmus.
Papildus precīzāku lēmumu pieņemšanai MLCopilot nodrošina taustāmus ieguvumus, piemēram, izpildes ātrumu un darbaspēka izmaksu samazināšanu. No otras puses, jāpatur prātā daži trūkumi, piemēram, nepieciešamība pēc augstas precizitātes datiem, lai veidotu zināšanu bāzi, un nepieciešamība atjaunināt modeli ar jauniem eksperimentiem.
Interesanti, ka vēstures eksperimentu aplēses tika tulkotas relatīvos bez skaitļiem: “ļoti zems”, “zems”, “vidējs”, “augsts” un “ļoti augsts”. Pamatojoties uz to, modelis varētu noteikt, kas darbojas un kas ne.
Kopumā MLCopilot var uzlabot mašīnmācīšanās uzdevumu risināšanas veidu. Automātiski atlasot pareizos parametrus un arhitektūru, tas ļauj mums izmantot mašīnmācīšanās modeļu jaudu, lai ietaupītu laiku un izmaksas, vienlaikus uzlabojot precizitāti. Galu galā šie ieguvumi būs ieguvēji ikvienam: no atsevišķiem pētniekiem līdz lielām korporācijām vai valsts organizācijām. Tas ir milzīgs solis uz priekšu mākslīgā intelekta laikmetā, un tam noteikti sekos aizraujošāki notikumi.
Raksts beidzas ar biedējošu piezīmi dažiem un motivējošu piezīmi citiem: “Mēs ceram, ka mūsu metodes dizains var kalpot par iedvesmu plašākai sabiedrībai un veicināt LLM virzību uz mērķi sasniegt mākslīgo vispārējo intelektu ( AGI).
- 14 martā, OpenAI paziņoja uzsākšana GPT-4, tā mākslīgā intelekta modeļa modernizēta versija GPT-3.5. Tas ir sasniedzis augstas kvalitātes slieksni, pārspējot veiktspēju GPT-3.5 par dažādiem studiju kritērijiem.
Lasiet vairāk par AI:
Atbildības noraidīšana
Atbilstīgi Uzticības projekta vadlīnijas, lūdzu, ņemiet vērā, ka šajā lapā sniegtā informācija nav paredzēta un to nedrīkst interpretēt kā juridisku, nodokļu, ieguldījumu, finanšu vai jebkāda cita veida padomu. Ir svarīgi ieguldīt tikai to, ko varat atļauties zaudēt, un meklēt neatkarīgu finanšu padomu, ja jums ir šaubas. Lai iegūtu papildinformāciju, iesakām skatīt pakalpojumu sniegšanas noteikumus, kā arī palīdzības un atbalsta lapas, ko nodrošina izdevējs vai reklāmdevējs. MetaversePost ir apņēmies sniegt precīzus, objektīvus pārskatus, taču tirgus apstākļi var tikt mainīti bez iepriekšēja brīdinājuma.
Par Autors
Damirs ir komandas vadītājs, produktu vadītājs un redaktors Metaverse Post, kas aptver tādas tēmas kā AI/ML, AGI, LLM, Metaverse un Web3- saistītie lauki. Viņa raksti katru mēnesi piesaista lielu auditoriju, kas pārsniedz miljonu lietotāju. Šķiet, ka viņš ir eksperts ar 10 gadu pieredzi SEO un digitālā mārketinga jomā. Damirs ir minēts Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto un citas publikācijas. Viņš ceļo starp AAE, Turciju, Krieviju un NVS kā digitālais nomads. Damirs ir ieguvis bakalaura grādu fizikā, kas, viņaprāt, ir devis viņam kritiskās domāšanas prasmes, kas nepieciešamas, lai gūtu panākumus nepārtraukti mainīgajā interneta vidē.
Vairāk rakstus
Damirs ir komandas vadītājs, produktu vadītājs un redaktors Metaverse Post, kas aptver tādas tēmas kā AI/ML, AGI, LLM, Metaverse un Web3- saistītie lauki. Viņa raksti katru mēnesi piesaista lielu auditoriju, kas pārsniedz miljonu lietotāju. Šķiet, ka viņš ir eksperts ar 10 gadu pieredzi SEO un digitālā mārketinga jomā. Damirs ir minēts Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto un citas publikācijas. Viņš ceļo starp AAE, Turciju, Krieviju un NVS kā digitālais nomads. Damirs ir ieguvis bakalaura grādu fizikā, kas, viņaprāt, ir devis viņam kritiskās domāšanas prasmes, kas nepieciešamas, lai gūtu panākumus nepārtraukti mainīgajā interneta vidē.
