MLCopilot: maak gebruik van de kracht van LLM's om ontwikkelaars te helpen bij hun ML-taken
In het kort
MLCopilot is een nieuwe manier om machine learning-modellen te gebruiken om uitdagende taken op te lossen, waarbij het proces van het selecteren van parameters en architecturen wordt geautomatiseerd.
Het werkt op twee niveaus, offline en online, en haalt kennis uit honderden machine learning-experimenten en past een speciale prompt toe om een beslissing te genereren.
Het levert tastbare voordelen op, zoals snelheid van uitvoering en verlaging van arbeidskosten.
Machine learning-modellen zijn gebruikt om verschillende taken op te lossen; het trainen ervan was echter meestal een handmatig proces. De uitdaging was om de juiste parameters en architecturen te selecteren om de beste resultaten te verkrijgen, aangezien het proces aanzienlijke kennis en ervaring vereist. Met de komst van geavanceerde technologieën en grote taalmodellen (LLM), zoals GPT-3.5 kan dit proces nu worden geautomatiseerd. Dit opent een nieuwe manier om de kracht van machine learning-modellen te gebruiken bij het oplossen van uitdagende taken: MLCopilot.
| Lees verder: 8 dingen die u moet weten over grote taalmodellen |
MLCopiloot werkt op twee niveaus. Aan de offline kant zijn entiteiten zoals de intentie- en modelarchitectuur verenigd, met kennis die is ontleend aan honderden machine learning-experimenten. Deze gegevens vormen de kennisbasis waarop de MLCopilot werkt. Aan de online kant past de MLCopilot een speciale prompt toe, inclusief relevante voorbeelden uit eerdere experimenten, om een beslissing te genereren over de beste aanpak voor het oplossen van een bepaalde taak. Dergelijke beslissingen blijken nauwkeuriger te zijn dan die van mensen die handmatig beproefde algoritmen selecteren en toepassen.
Naast het nemen van nauwkeurigere beslissingen, biedt de MLCopilot tastbare voordelen zoals snelheid van uitvoering en verlaging van arbeidskosten. Aan de andere kant moeten enkele nadelen in gedachten worden gehouden, bijvoorbeeld de behoefte aan zeer nauwkeurige gegevens om de kennisbasis te vormen en de noodzaak om het model up-to-date te houden met nieuwe experimenten.
Interessant is dat de schattingen van experimenten uit de geschiedenis werden vertaald in relatieve schattingen zonder cijfers: "zeer laag", "laag", "gemiddeld", "hoog" en "zeer hoog". Op basis hiervan zou het model kunnen bepalen wat werkt en wat niet.
Over het algemeen heeft MLCopilot het potentieel om de manier waarop machine learning-taken worden opgelost te verbeteren. Door automatisch de juiste parameters en architectuur te selecteren, kunnen we de kracht van machine learning-modellen benutten om tijd en kosten te besparen en tegelijkertijd de nauwkeurigheid te verbeteren. Uiteindelijk zullen deze voordelen iedereen ten goede komen: van individuele onderzoekers tot grote bedrijven of staatsorganisaties. Dit is een enorme sprong voorwaarts voor het AI-tijdperk en er zullen zeker nog meer opwindende ontwikkelingen volgen.
Het artikel eindigt met een angstaanjagende noot voor sommigen en een motiverende noot voor anderen: “We hopen dat het ontwerp van onze methode kan dienen als inspiratie voor de bredere gemeenschap en kan bijdragen aan de vooruitgang van LLM's in de richting van het doel om kunstmatige algemene intelligentie te bereiken ( GI).”
- In maart 14, OpenAI aangekondigd de lancering van GPT-4, een verbeterde versie van zijn kunstmatige-intelligentiemodel GPT-3.5. Het heeft een hoge drempel bereikt en presteert uitstekend GPT-3.5 op verschillende onderzoeksbenchmarks.
Lees meer over AI:
Disclaimer
In lijn met de Richtlijnen voor vertrouwensprojectenHoud er rekening mee dat de informatie op deze pagina niet bedoeld is en niet mag worden geïnterpreteerd als juridisch, fiscaal, beleggings-, financieel of enige andere vorm van advies. Het is belangrijk om alleen te beleggen wat u zich kunt veroorloven te verliezen en onafhankelijk financieel advies in te winnen als u twijfels heeft. Voor meer informatie raden wij u aan de algemene voorwaarden en de hulp- en ondersteuningspagina's van de uitgever of adverteerder te raadplegen. MetaversePost streeft naar nauwkeurige, onpartijdige berichtgeving, maar de marktomstandigheden kunnen zonder voorafgaande kennisgeving worden gewijzigd.
Over de auteur
Damir is de teamleider, productmanager en redacteur bij Metaverse Post, met onderwerpen als AI/ML, AGI, LLM's, Metaverse en Web3-gerelateerde velden. Zijn artikelen trekken maandelijks een enorm publiek van meer dan een miljoen gebruikers. Hij blijkt een expert te zijn met 10 jaar ervaring in SEO en digitale marketing. Damir is genoemd in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto en andere publicaties. Hij reist als digitale nomade tussen de VAE, Turkije, Rusland en het GOS. Damir behaalde een bachelordiploma in natuurkunde, wat hem volgens hem de kritische denkvaardigheden heeft gegeven die nodig zijn om succesvol te zijn in het steeds veranderende landschap van internet.
Meer artikelen
Damir is de teamleider, productmanager en redacteur bij Metaverse Post, met onderwerpen als AI/ML, AGI, LLM's, Metaverse en Web3-gerelateerde velden. Zijn artikelen trekken maandelijks een enorm publiek van meer dan een miljoen gebruikers. Hij blijkt een expert te zijn met 10 jaar ervaring in SEO en digitale marketing. Damir is genoemd in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto en andere publicaties. Hij reist als digitale nomade tussen de VAE, Turkije, Rusland en het GOS. Damir behaalde een bachelordiploma in natuurkunde, wat hem volgens hem de kritische denkvaardigheden heeft gegeven die nodig zijn om succesvol te zijn in het steeds veranderende landschap van internet.
