MLCopilot: ใช้ประโยชน์จากพลังของ LLM เพื่อช่วยนักพัฒนาในงาน ML ของพวกเขา
ในบทสรุป
MLCopilot เป็นวิธีใหม่ในการใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อแก้ปัญหาที่ท้าทาย ทำให้กระบวนการเลือกพารามิเตอร์และสถาปัตยกรรมเป็นไปโดยอัตโนมัติ
มันทำงานในสองระดับ ออฟไลน์และออนไลน์ ดึงความรู้จากการทดลองการเรียนรู้ของเครื่องหลายร้อยรายการ และใช้พรอมต์พีพิเศษเพื่อสร้างการตัดสินใจ
ให้ประโยชน์ที่จับต้องได้ เช่น ความรวดเร็วในการดำเนินการและการลดต้นทุนแรงงาน
โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาใช้เพื่อแก้ปัญหางานต่างๆ อย่างไรก็ตาม การฝึกอบรมส่วนใหญ่เป็นกระบวนการที่ต้องทำด้วยตนเอง ความท้าทายคือการเลือกพารามิเตอร์และสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เนื่องจากกระบวนการนี้ต้องใช้ความรู้และประสบการณ์อย่างมาก ด้วยการถือกำเนิดของเทคโนโลยีขั้นสูงและโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT-3.5 กระบวนการนี้สามารถเป็นแบบอัตโนมัติได้แล้ว นี่เป็นการเปิดแนวทางใหม่ในการใช้พลังของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในการแก้ปัญหาที่ท้าทาย: MLCopilot
| อ่านเพิ่มเติม: 8 สิ่งที่คุณควรรู้เกี่ยวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ |
เอ็มแอลโคไพลอต ทำงานในสองระดับ ในด้านออฟไลน์ เอนทิตีเช่นเจตจำนงและสถาปัตยกรรมแบบจำลองจะรวมเป็นหนึ่งด้วยความรู้ที่ดึงมาจากการทดลองการเรียนรู้ของเครื่องหลายร้อยรายการ ข้อมูลนี้เป็นฐานความรู้ที่ MLCopilot ทำงาน ในด้านออนไลน์ MLCopilot ใช้ข้อความแจ้งพิเศษ รวมถึงตัวอย่างที่เกี่ยวข้องจากการทดลองก่อนหน้านี้ เพื่อสร้างการตัดสินใจเกี่ยวกับแนวทางที่ดีที่สุดในการแก้ปัญหางานบางอย่าง พบว่าการตัดสินใจดังกล่าวมีความแม่นยำมากกว่าการตัดสินใจโดยการเลือกและใช้อัลกอริทึมที่ทดลองแล้วจริงด้วยตนเอง
นอกเหนือจากการตัดสินใจที่แม่นยำยิ่งขึ้นแล้ว MLCopilot ยังให้ประโยชน์ที่จับต้องได้ เช่น ความรวดเร็วในการดำเนินการและการลดต้นทุนแรงงาน ในทางกลับกัน ต้องคำนึงถึงข้อเสียบางประการ เช่น ความต้องการข้อมูลที่มีความแม่นยำสูงเพื่อสร้างฐานความรู้ และความจำเป็นในการปรับปรุงแบบจำลองให้ทันสมัยอยู่เสมอด้วยการทดลองใหม่ๆ
ที่น่าสนใจคือค่าประมาณของการทดลองจากประวัติศาสตร์ถูกแปลเป็นค่าสัมพัทธ์โดยไม่มีตัวเลข: "ต่ำมาก" "ต่ำ" "ปานกลาง" "สูง" และ "สูงมาก" จากข้อมูลนี้ แบบจำลองสามารถระบุได้ว่าสิ่งใดได้ผลและสิ่งใดไม่ได้ผล
โดยรวมแล้ว MLCopilot มีศักยภาพในการปรับปรุงวิธีแก้ไขงานแมชชีนเลิร์นนิง ด้วยการเลือกพารามิเตอร์และสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ จะช่วยให้เราสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายในขณะที่ปรับปรุงความแม่นยำ ในท้ายที่สุด ผลประโยชน์เหล่านี้จะเป็นประโยชน์ต่อทุกคน ตั้งแต่นักวิจัยรายบุคคลไปจนถึงองค์กรขนาดใหญ่หรือองค์กรของรัฐ นี่เป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่สำหรับยุค AI และจะตามมาด้วยการพัฒนาที่น่าตื่นเต้นกว่านี้อย่างแน่นอน
บทความนี้จบลงด้วยข้อความที่น่ากลัวสำหรับบางคนและข้อความที่สร้างแรงจูงใจสำหรับผู้อื่น: "เราหวังว่าการออกแบบวิธีการของเราสามารถทำหน้าที่เป็นแรงบันดาลใจให้กับชุมชนที่กว้างขึ้นและนำไปสู่ความก้าวหน้าของ LLMs ไปสู่เป้าหมายของการบรรลุปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป ( AGI)”
- ในเดือนมีนาคม 14 OpenAI ประกาศ การเปิดตัวของ GPT-4ซึ่งเป็นเวอร์ชันอัพเกรดของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ GPT-3.5. ได้บรรลุเกณฑ์ระดับสูงซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-3.5 ในเกณฑ์มาตรฐานการศึกษาต่างๆ
อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI:
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
สอดคล้องกับ แนวทางโครงการที่เชื่อถือได้โปรดทราบว่าข้อมูลที่ให้ไว้ในหน้านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายและไม่ควรตีความว่าเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือรูปแบบอื่นใด สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนเฉพาะในสิ่งที่คุณสามารถที่จะสูญเสียได้ และขอคำแนะนำทางการเงินที่เป็นอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใดๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ้างอิงข้อกำหนดและเงื่อนไขตลอดจนหน้าช่วยเหลือและสนับสนุนที่ผู้ออกหรือผู้ลงโฆษณาให้ไว้ MetaversePost มุ่งมั่นที่จะรายงานที่ถูกต้องและเป็นกลาง แต่สภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า
เกี่ยวกับผู้เขียน
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
บทความอื่น ๆ
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
