MLCopilot: используйте возможности LLM, чтобы помочь разработчикам в их задачах машинного обучения
Коротко
MLCopilot — это новый способ использования моделей машинного обучения для решения сложных задач, автоматизирующий процесс выбора параметров и архитектур.
Он работает на двух уровнях, офлайн и онлайн, извлекая знания из сотен экспериментов по машинному обучению и применяя специальную подсказку для принятия решения.
Это дает ощутимые преимущества, такие как скорость выполнения и снижение трудозатрат.
Модели машинного обучения использовались для решения различных задач; однако их обучение в основном осуществлялось вручную. Задача заключалась в выборе правильных параметров и архитектур для получения наилучших результатов, поскольку этот процесс требует значительных знаний и опыта. С появлением передовых технологий и больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-3.5, теперь этот процесс можно автоматизировать. Это открывает новый способ использования возможностей моделей машинного обучения для решения сложных задач: MLCopilot.
| Прочитайте больше: 8 вещей, которые вы должны знать о больших языковых моделях |
MLCopilot работает на двух уровнях. В автономном режиме такие объекты, как намерение и архитектура модели, унифицированы, а знания извлечены из сотен экспериментов по машинному обучению. Эти данные формируют базу знаний, на которой работает MLCopilot. В онлайн-режиме MLCopilot применяет специальную подсказку, включающую соответствующие примеры из предыдущих экспериментов, для принятия решения о наилучшем подходе к решению определенной задачи. Было обнаружено, что такие решения более точны, чем решения, принимаемые людьми, вручную выбирающими и применяющими проверенные алгоритмы.
Помимо принятия более точных решений, MLCopilot обеспечивает ощутимые преимущества, такие как скорость выполнения и сокращение трудозатрат. С другой стороны, необходимо иметь в виду некоторые недостатки, например, необходимость в высокоточных данных для формирования базы знаний и необходимость поддерживать модель в актуальном состоянии с новыми экспериментами.
Интересно, что оценки экспериментов из истории переводились в относительные без цифр: «очень низкая», «низкая», «средняя», «высокая» и «очень высокая». На основе этого модель может определить, что работает, а что нет.
В целом, MLCopilot может улучшить способ решения задач машинного обучения. Благодаря автоматическому выбору правильных параметров и архитектуры это позволяет нам использовать возможности моделей машинного обучения для экономии времени и средств при одновременном повышении точности. В конечном итоге от этих преимуществ выиграют все: от отдельных исследователей до крупных корпораций или государственных организаций. Это огромный скачок вперед для эпохи ИИ, и за ним наверняка последуют более захватывающие разработки.
Статья заканчивается пугающей нотой для одних и мотивирующей для других: «Мы надеемся, что дизайн нашего метода может послужить источником вдохновения для более широкого сообщества и способствовать продвижению LLM к цели достижения искусственного общего интеллекта ( АГИ)».
- В марте 14, OpenAI объявило запуск GPT-4, обновленная версия модели искусственного интеллекта. GPT-3.5. Он достиг высокого порога, превзойдя GPT-3.5 по различным критериям исследования.
Подробнее об ИИ:
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
Другие статьи
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
