MLCopilot: Profitați de puterea LLM-urilor pentru a ajuta dezvoltatorii în sarcinile lor de ML
Pe scurt
MLCopilot este o nouă modalitate de utilizare a modelelor de învățare automată pentru a rezolva sarcini provocatoare, automatizează procesul de selectare a parametrilor și arhitecturilor.
Funcționează pe două niveluri, offline și online, extragând cunoștințe din sute de experimente de învățare automată și aplicând un promtp special pentru a genera o decizie.
Oferă beneficii tangibile, cum ar fi viteza de execuție și reducerea costurilor cu forța de muncă.
Modelele de învățare automată au fost folosite pentru a rezolva diverse sarcini; cu toate acestea, instruirea lor a fost în mare parte un proces manual. Provocarea a fost de a selecta parametrii și arhitecturile potriviți pentru a obține cele mai bune rezultate, deoarece procesul necesită know-how și experiență considerabile. Odată cu apariția tehnologiilor avansate și a modelelor lingvistice mari (LLM), cum ar fi GPT-3.5, acest proces poate fi acum automatizat. Aceasta deschide o nouă modalitate de a folosi puterea modelelor de învățare automată în rezolvarea sarcinilor provocatoare: MLCopilot.
| Citeşte mai mult: 8 lucruri pe care ar trebui să le știți despre modelele lingvistice mari |
MLCopilot funcționează pe două niveluri. Pe partea offline, entități precum arhitectura de intenție și model sunt unificate, cu cunoștințe extrase din sute de experimente de învățare automată. Aceste date formează baza de cunoștințe pe care funcționează MLCopilot. Pe partea online, MLCopilot aplică un prompt special, inclusiv exemple relevante din experimentele anterioare, pentru a genera o decizie cu privire la cea mai bună abordare pentru rezolvarea unei anumite sarcini. Astfel de decizii s-au dovedit a fi mai precise decât cele luate de oameni care selectează și aplică manual algoritmi încercați și adevărați.
Pe lângă luarea unor decizii mai precise, MLCopilot oferă beneficii tangibile, cum ar fi viteza de execuție și reducerea costurilor cu forța de muncă. Pe de altă parte, trebuie avute în vedere unele dezavantaje, de exemplu, nevoia de date de înaltă acuratețe pentru a forma baza de cunoștințe și necesitatea de a menține modelul la zi cu noile experimente.
Interesant este că estimările experimentelor din istorie au fost traduse în unele relative fără numere: „foarte scăzut”, „scăzut”, „mediu”, „ridicat” și „foarte mare”. Pe baza acestui lucru, modelul ar putea determina ce funcționează și ce nu.
În general, MLCopilot are potențialul de a îmbunătăți modul în care sunt rezolvate sarcinile de învățare automată. Selectând automat parametrii și arhitectura potriviți, ne permite să valorificăm puterea modelelor de învățare automată pentru a economisi timp și costuri, îmbunătățind în același timp precizia. În cele din urmă, aceste beneficii vor beneficia tuturor: de la cercetători individuali până la mari corporații sau organizații de stat. Acesta este un salt uriaș înainte pentru era AI și va fi urmat cu siguranță de evoluții mai interesante.
Articolul se termină cu o notă înspăimântătoare pentru unii și o notă motivantă pentru alții: „Sperăm că proiectarea metodei noastre poate servi ca inspirație pentru comunitatea mai largă și poate contribui la avansarea LLM-urilor către obiectivul de a obține inteligența generală artificială ( AGI).”
- Pe 14 martie, OpenAI a anunțat lansarea GPT-4, o versiune îmbunătățită a modelului său de inteligență artificială GPT-3.5. A atins un prag de grad înalt, depășind GPT-3.5 pe diverse repere de studiu.
Citiți mai multe despre AI:
Declinare a responsabilităţii
În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.
Despre autor
Damir este liderul echipei, manager de produs și editor la Metaverse Post, care acoperă subiecte precum AI/ML, AGI, LLM-uri, Metaverse și Web3-domenii conexe. Articolele sale atrag o audiență masivă de peste un milion de utilizatori în fiecare lună. El pare a fi un expert cu 10 ani de experiență în SEO și marketing digital. Damir a fost menționat în Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto și alte publicații. Călătorește între Emiratele Arabe Unite, Turcia, Rusia și CSI ca nomad digital. Damir a obținut o diplomă de licență în fizică, despre care crede că i-a oferit abilitățile de gândire critică necesare pentru a avea succes în peisajul în continuă schimbare al internetului.
Mai multe articole
Damir este liderul echipei, manager de produs și editor la Metaverse Post, care acoperă subiecte precum AI/ML, AGI, LLM-uri, Metaverse și Web3-domenii conexe. Articolele sale atrag o audiență masivă de peste un milion de utilizatori în fiecare lună. El pare a fi un expert cu 10 ani de experiență în SEO și marketing digital. Damir a fost menționat în Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto și alte publicații. Călătorește între Emiratele Arabe Unite, Turcia, Rusia și CSI ca nomad digital. Damir a obținut o diplomă de licență în fizică, despre care crede că i-a oferit abilitățile de gândire critică necesare pentru a avea succes în peisajul în continuă schimbare al internetului.
