Mayıs 02, 2023

MLCopilot: Geliştiricilere Makine Öğrenimi Görevlerinde Yardımcı Olmak için LLM'lerin Gücünden Yararlanın

Yayınlanma: 02 Mayıs 2023, 8:20 Güncellenme: 02 Mayıs 2023, 9:03

Kısaca

MLCopilot, zorlu görevleri çözmek için makine öğrenimi modellerini kullanmanın, parametre ve mimari seçme sürecini otomatikleştirmenin yeni bir yoludur.

Yüzlerce makine öğrenimi deneyinden bilgi çıkararak ve bir karar oluşturmak için özel bir komut istemi uygulayarak çevrimdışı ve çevrimiçi olmak üzere iki düzeyde çalışır.

Uygulama hızı ve işçilik maliyetinin düşürülmesi gibi somut faydalar sağlar.

Makine öğrenimi modelleri çeşitli görevleri çözmek için kullanılmıştır; ancak onları eğitmek çoğunlukla manuel bir süreç olmuştur. Süreç önemli miktarda bilgi birikimi ve deneyim gerektirdiğinden, en iyi sonuçları elde etmek için doğru parametreleri ve mimarileri seçmek zordu. Gelişmiş teknolojilerin ve büyük dil modellerinin (LLM) ortaya çıkışıyla birlikte, GPT-3.5, bu süreç artık otomatikleştirilebilir. Bu, zorlu görevlerin çözümünde makine öğrenimi modellerinin gücünden yararlanmanın yeni bir yolunun önünü açıyor: MLCopilot.

MLCopilot: Geliştiricilere ML görevlerinde yardımcı olmak için LLM'lerin Gücünden Yararlanın — @Midjourney / roypolloi#4804

Daha fazla oku: Büyük Dil Modelleri Hakkında Bilmeniz Gereken 8 Şey

ML Yardımcı Pilot iki düzeyde çalışır. Çevrimdışı tarafta, yüzlerce makine öğrenimi deneyinden elde edilen bilgilerle amaç ve model mimarisi gibi varlıklar birleştirilir. Bu veriler, MLCopilot'un üzerinde çalıştığı bilgi tabanını oluşturur. Çevrim içi tarafta, MLCopilot, belirli bir görevi çözmeye yönelik en iyi yaklaşım hakkında bir karar oluşturmak için önceki deneylerden ilgili örnekleri içeren özel bir bilgi istemi uygular. Bu tür kararların, denenmiş ve doğrulanmış algoritmaları manuel olarak seçip uygulayan kişiler tarafından verilen kararlardan daha doğru olduğu bulunmuştur.

Belirli bir bilgi istemi daha fazla çevrimiçi olarak yönlendirilir GPT-3.5 — Belirli bir istem çevrimiçi olarak daha da yönlendirilir GPT-35 (bile değil) ChatGPTve hatta daha da az GPT-4) ve benzer işlerden uygun örnekler otomatik olarak buna yerleştirilir. Asistan daha sonra nasıl ve ne yapılacağına karar verir. Yönergeleri takip eden kullanıcılar, daha önce önerilen ve özel olarak uyarlanmış yöntemlerden (örneğin, rastgele yerine akıllı parametrelerin numaralandırılması) daha yüksek kalitede eğitilmiş modeller üretti.

MLCopilot, daha doğru kararlar almanın yanı sıra uygulama hızı ve işçilik maliyetlerinin düşürülmesi gibi somut faydalar sağlar. Öte yandan, bilgi tabanını oluşturmak için yüksek doğrulukta verilere ihtiyaç duyulması ve yeni deneylerle modeli güncel tutma ihtiyacı gibi bazı dezavantajlar da akılda tutulmalıdır.

İlginç bir şekilde, tarihten gelen deney tahminleri, sayı olmaksızın göreceli tahminlere çevrildi: "çok düşük", "düşük", "orta", "yüksek" ve "çok yüksek". Buna dayanarak, model neyin işe yarayıp neyin yaramadığını belirleyebilir.

Model, harici bir bellek (Retriever) aracılığıyla bu türden yüzbinlerce gerçeğe erişime sahiptir ve bu genelleştirilmiş sonuçlara dayalı olarak yeni veriler ve görevler ile deney yapmayı önerir. — Model, harici bir bellek (Retriever) aracılığıyla bu türden yüz binlerce gerçeğe erişebilir; bu genelleştirilmiş sonuçlara dayalı olarak yeni veriler ve görevler ile deney yapmayı önerir.

Genel olarak, MLCopilot, makine öğrenimi görevlerinin çözülme şeklini iyileştirme potansiyeline sahiptir. Doğru parametreleri ve mimariyi otomatik olarak seçerek, doğruluğu artırırken zamandan ve maliyetten tasarruf etmek için makine öğrenimi modellerinin gücünden yararlanmamıza olanak tanır. Sonuç olarak, bu avantajlar herkesin yararına olacak: bireysel araştırmacılardan büyük şirketlere veya devlet kuruluşlarına. Bu, yapay zeka çağı için ileriye doğru büyük bir adım ve kesinlikle daha heyecan verici gelişmeler tarafından takip edilecek.

Makale bazıları için korkutucu, diğerleri için motive edici bir notla sona eriyor: "Metodumuzun tasarımının daha geniş bir topluluğa ilham kaynağı olmasını ve LLM'lerin yapay genel zekaya ulaşma hedefine doğru ilerlemesine katkıda bulunmasını umuyoruz." AGİ).”

Mart 14 günü, OpenAI açıkladı lansmanı GPT-4yapay zeka modelinin yükseltilmiş bir versiyonu GPT-3.5. Daha iyi performans göstererek yüksek dereceli bir eşiğe ulaştı GPT-3.5 çeşitli çalışma kriterlerine göre.

AI hakkında daha fazlasını okuyun:

Etiketler:

Feragatname

Doğrultusunda Trust Project yönergeleri, lütfen bu sayfada sağlanan bilgilerin hukuki, vergi, yatırım, finansal veya başka herhangi bir tavsiye niteliğinde olmadığını ve bu şekilde yorumlanmaması gerektiğini unutmayın. Yalnızca kaybetmeyi göze alabileceğiniz kadar yatırım yapmak ve herhangi bir şüpheniz varsa bağımsız finansal tavsiye almak önemlidir. Daha fazla bilgi için şartlar ve koşulların yanı sıra kartı veren kuruluş veya reklamveren tarafından sağlanan yardım ve destek sayfalarına bakmanızı öneririz. MetaversePost doğru, tarafsız raporlamaya kendini adamıştır, ancak piyasa koşulları önceden haber verilmeksizin değiştirilebilir.

Yazar hakkında

Damir şu anda ekip lideri, ürün yöneticisi ve editördür: Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM'ler, Metaverse ve Web3-İlgili alanlar. Makaleleri, her ay bir milyondan fazla kullanıcıdan oluşan büyük bir kitleyi kendine çekiyor. SEO ve dijital pazarlama konusunda 10 yıllık deneyime sahip bir uzman gibi görünüyor. Damir'den Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ve diğer yayınlar. Dijital bir göçebe olarak BAE, Türkiye, Rusya ve BDT arasında seyahat ediyor. Damir, kendisine internetin sürekli değişen ortamında başarılı olmak için gereken eleştirel düşünme becerilerini verdiğine inandığı fizik alanında lisans derecesi aldı.

Daha fazla haber

Damir Yalalov