2023 年 5 月 02 日

MLCopilot：利用 LLM 的力量帮助开发人员完成 ML 任务

发布时间：02 年 2023 月 8 日上午 20:02 更新日期：2023 年 9 月 03 日上午 XNUMX:XNUMX

简单来说

MLCopilot 是一种使用机器学习模型解决具有挑战性的任务的新方法，可自动执行选择参数和架构的过程。

它在离线和在线两个层面上运行，从数百个机器学习实验中提取知识，并应用特殊提示来生成决策。

它提供了切实的好处，例如执行速度和劳动力成本降低。

机器学习模型已被用来解决各种任务；然而，对他们的培训主要是手动过程。面临的挑战是选择正确的参数和架构以获得最佳结果，因为该过程需要大量的专业知识和经验。随着先进技术和大型语言模型（LLM）的出现，例如 GPT-3.5，这个过程现在可以自动化。这开辟了一种利用机器学习模型的力量来解决具有挑战性的任务的新方法：MLCopilot。

MLCopilot：利用 LLM 的力量帮助开发人员完成他们的 ML 任务 — @Midjourney / 罗伊波罗#4804

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ML副驾驶在两个层面上运作。在离线方面，意图和模型架构等实体是统一的，知识来自数百个机器学习实验。这些数据构成了 MLCopilot 工作所依赖的知识库。在在线方面，MLCopilot 应用特殊提示，包括以前实验的相关示例，以生成关于解决特定任务的最佳方法的决策。人们发现这样的决定比人们手动选择和应用经过验证的算法做出的决定更准确。

具体提示在进一步在线驱动中 GPT-3.5 — 进一步在线驱动特定提示 GPT-3.5（甚至没有 ChatGPT，甚至更少 GPT-4），类似作业中的合适样本会自动放入其中。然后助理决定如何做以及做什么。按照指示，用户生成了比之前提出的和专门调整的方法（例如参数的智能枚举而不是随机的）质量更高的训练模型。

除了做出更准确的决策外，MLCopilot 还提供了切实的好处，例如执行速度和劳动力成本的降低。另一方面，必须牢记一些缺点，例如，需要高精度数据来形成知识库，并且需要使模型与新实验保持同步。

有趣的是，对历史实验的估计被翻译成没有数字的相对值：“非常低”、“低”、“中等”、“高”和“非常高”。基于此，该模型可以确定哪些有效，哪些无效。

该模型可以通过外部存储器（检索器）访问数十万个此类事实，并建议根据这些概括性结论对新数据和任务进行实验。 — 该模型可以通过外部存储器（检索器）访问数十万个这样的事实；它建议根据这些普遍的结论来试验新的数据和任务。

总体而言，MLCopilot 具有改进机器学习任务解决方式的潜力。通过自动选择正确的参数和架构，我们可以利用机器学习模型的力量来节省时间和成本，同时提高准确性。最终，这些好处将使所有人受益：从个体研究人员到大公司或国家组织。这是人工智能时代的一次巨大飞跃，未来必将迎来更精彩的发展。

这篇文章以对一些人来说令人恐惧和对其他人来说是激励性的说明结束：“我们希望我们的方法设计可以为更广泛的社区提供灵感，并有助于 LLM 朝着实现通用人工智能的目标前进（通用人工智能）。”

在三月14， OpenAI 公布推出 GPT-4，其人工智能模型的升级版 GPT-3.5. 达到了高品位门槛，跑赢 GPT-3.5 各种研究基准。

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关于作者

Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post，涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。达米尔获得了物理学学士学位，他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。