MLCopilot: Tận dụng sức mạnh của LLM để trợ giúp các nhà phát triển trong các nhiệm vụ ML của họ
Tóm lại
MLCopilot là một cách mới để sử dụng các mô hình máy học để giải quyết các nhiệm vụ đầy thách thức, tự động hóa quy trình chọn tham số và kiến trúc.
Nó hoạt động ở hai cấp độ, ngoại tuyến và trực tuyến, trích xuất kiến thức từ hàng trăm thử nghiệm máy học và áp dụng một quảng cáo đặc biệt để đưa ra quyết định.
Nó mang lại những lợi ích hữu hình như tốc độ thực hiện và giảm chi phí lao động.
Các mô hình học máy đã được sử dụng để giải quyết nhiều nhiệm vụ khác nhau; tuy nhiên, việc đào tạo họ chủ yếu là một quá trình thủ công. Thách thức ở đây là lựa chọn các tham số và kiến trúc phù hợp để đạt được kết quả tốt nhất vì quy trình này đòi hỏi bí quyết và kinh nghiệm đáng kể. Với sự ra đời của các công nghệ tiên tiến và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), như GPT-3.5, quá trình này giờ đây có thể được tự động hóa. Điều này mở ra một cách mới để sử dụng sức mạnh của các mô hình học máy trong việc giải quyết các nhiệm vụ đầy thách thức: MLCopilot.
| Tìm hiểu thêm: 8 điều bạn nên biết về các mô hình ngôn ngữ lớn |
phi công phụ hoạt động trên hai cấp độ. Về mặt ngoại tuyến, các thực thể như ý định và kiến trúc mô hình được hợp nhất với kiến thức được trích xuất từ hàng trăm thử nghiệm máy học. Dữ liệu này tạo thành cơ sở kiến thức mà MLCopilot hoạt động. Về mặt trực tuyến, MLCopilot áp dụng lời nhắc đặc biệt, bao gồm các ví dụ liên quan từ các thử nghiệm trước đó, để đưa ra quyết định về cách tiếp cận tốt nhất để giải quyết một nhiệm vụ nhất định. Những quyết định như vậy đã được phát hiện là chính xác hơn so với những quyết định được đưa ra bởi những người chọn và áp dụng các thuật toán thử và đúng theo cách thủ công.
Ngoài việc đưa ra quyết định chính xác hơn, MLCopilot còn mang lại những lợi ích hữu hình như tốc độ thực hiện và giảm chi phí lao động. Mặt khác, cần lưu ý một số nhược điểm, chẳng hạn như nhu cầu về dữ liệu có độ chính xác cao để hình thành cơ sở tri thức và nhu cầu giữ cho mô hình luôn cập nhật với các thử nghiệm mới.
Thật thú vị, các ước tính của các thí nghiệm trong lịch sử đã được chuyển thành các ước tính tương đối không có số: “rất thấp”, “thấp”, “trung bình”, “cao” và “rất cao”. Dựa trên điều này, mô hình có thể xác định những gì hiệu quả và những gì không.
Nhìn chung, MLCopilot có tiềm năng cải thiện cách giải quyết các nhiệm vụ máy học. Bằng cách tự động chọn các thông số và kiến trúc phù hợp, nó cho phép chúng tôi tận dụng sức mạnh của các mô hình máy học để tiết kiệm thời gian và chi phí đồng thời cải thiện độ chính xác. Cuối cùng, những lợi ích này sẽ mang lại lợi ích cho tất cả mọi người: từ các nhà nghiên cứu cá nhân đến các tập đoàn lớn hoặc tổ chức nhà nước. Đây là một bước tiến vượt bậc trong kỷ nguyên AI và chắc chắn sẽ có những bước phát triển thú vị hơn sau đó.
Bài báo kết thúc bằng một ghi chú đáng sợ đối với một số người và một ghi chú động viên đối với những người khác: “Chúng tôi hy vọng rằng thiết kế phương pháp của chúng tôi có thể là nguồn cảm hứng cho cộng đồng rộng lớn hơn và góp phần vào sự tiến bộ của LLM hướng tới mục tiêu đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát ( AGI).
- Vào ngày March 14, OpenAI công bố sự ra mắt của GPT-4, phiên bản nâng cấp của mô hình trí tuệ nhân tạo GPT-3.5. Nó đã đạt được ngưỡng cao cấp, vượt trội GPT-3.5 trên các tiêu chuẩn nghiên cứu khác nhau.
Đọc thêm về AI:
Từ chối trách nhiệm
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Damir là trưởng nhóm, quản lý sản phẩm và biên tập viên tại Metaverse Post, bao gồm các chủ đề như AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse và Web3-các lĩnh vực liên quan. Các bài báo của anh ấy thu hút một lượng lớn độc giả với hơn một triệu người dùng mỗi tháng. Anh ấy có vẻ là một chuyên gia với 10 năm kinh nghiệm về SEO và tiếp thị kỹ thuật số. Damir đã được đề cập trong Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto và các ấn phẩm khác. Anh đi lại giữa Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Thổ Nhĩ Kỳ, Nga và CIS với tư cách là một người du mục kỹ thuật số. Damir đã có bằng cử nhân vật lý, bằng cấp mà anh tin rằng đã mang lại cho anh những kỹ năng tư duy phản biện cần thiết để thành công trong bối cảnh luôn thay đổi của Internet.
Xem thêm bài viết
Damir là trưởng nhóm, quản lý sản phẩm và biên tập viên tại Metaverse Post, bao gồm các chủ đề như AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse và Web3-các lĩnh vực liên quan. Các bài báo của anh ấy thu hút một lượng lớn độc giả với hơn một triệu người dùng mỗi tháng. Anh ấy có vẻ là một chuyên gia với 10 năm kinh nghiệm về SEO và tiếp thị kỹ thuật số. Damir đã được đề cập trong Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto và các ấn phẩm khác. Anh đi lại giữa Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Thổ Nhĩ Kỳ, Nga và CIS với tư cách là một người du mục kỹ thuật số. Damir đã có bằng cử nhân vật lý, bằng cấp mà anh tin rằng đã mang lại cho anh những kỹ năng tư duy phản biện cần thiết để thành công trong bối cảnh luôn thay đổi của Internet.
