2023 年 5 月 02 日

MLCopilot：利用 LLM 的力量幫助開發人員完成 ML 任務

發佈時間：02 年 2023 月 8 日上午 20:02 更新時間：2023 年 9 月 03 日上午 XNUMX:XNUMX

簡單來說

MLCopilot 是一種使用機器學習模型解決具有挑戰性的任務的新方法，可自動執行選擇參數和架構的過程。

它在離線和在線兩個層面上運行，從數百個機器學習實驗中提取知識，並應用特殊提示來生成決策。

它提供了切實的好處，例如執行速度和勞動力成本降低。

機器學習模型已被用來解決各種任務；然而，對他們的培訓主要是手動過程。面臨的挑戰是選擇正確的參數和架構以獲得最佳結果，因為流程需要大量的專業知識和經驗。隨著先進技術和大型語言模型（LLM）的出現，例如 GPT-3.5，這個過程現在可以自動化。這開啟了一種利用機器學習模型的力量來解決具有挑戰性的任務的新方法：MLCopilot。

MLCopilot：利用 LLM 的力量幫助開發人員完成他們的 ML 任務 — @Midjourney / 羅伊波羅#4804

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ML副駕駛在兩個層面上運作。在離線方面，意圖和模型架構等實體是統一的，知識來自數百個機器學習實驗。這些數據構成了 MLCopilot 工作所依賴的知識庫。在在線方面，MLCopilot 應用特殊提示，包括以前實驗的相關示例，以生成關於解決特定任務的最佳方法的決策。人們發現這樣的決定比人們手動選擇和應用經過驗證的算法做出的決定更準確。

具體提示在進一步在線驅動中 GPT-3.5 — 進一步在線驅動特定提示 GPT-3.5（甚至沒有 ChatGPT，甚至更少 GPT-4），類似作業中的合適樣本會自動放入其中。然後助理決定如何做以及做什麼。按照指示，使用者產生了比之前提出的和專門調整的方法（例如參數的智慧枚舉而不是隨機的）更高品質的訓練模型。

除了做出更準確的決策外，MLCopilot 還提供了切實的好處，例如執行速度和勞動力成本的降低。另一方面，必須牢記一些缺點，例如，需要高精度數據來形成知識庫，並且需要使模型與新實驗保持同步。

有趣的是，對歷史實驗的估計被翻譯成沒有數字的相對值：“非常低”、“低”、“中等”、“高”和“非常高”。基於此，該模型可以確定哪些有效，哪些無效。

該模型可以通過外部存儲器（檢索器）訪問數十萬個此類事實，並建議根據這些概括性結論對新數據和任務進行實驗。 — 該模型可以通過外部存儲器（檢索器）訪問數十萬個這樣的事實；它建議根據這些普遍的結論來試驗新的數據和任務。

總體而言，MLCopilot 具有改進機器學習任務解決方式的潛力。通過自動選擇正確的參數和架構，我們可以利用機器學習模型的力量來節省時間和成本，同時提高準確性。最終，這些好處將使所有人受益：從個體研究人員到大公司或國家組織。這是人工智能時代的一次巨大飛躍，未來必將迎來更精彩的發展。

這篇文章以對一些人來說令人恐懼和對其他人來說是激勵性的說明結束：“我們希望我們的方法設計可以為更廣泛的社區提供靈感，並有助於 LLM 朝著實現通用人工智能的目標前進（通用人工智能）。”

在三月14， OpenAI 宣布推出 GPT-4，其人工智慧模型的升級版 GPT-3.5. 達到了高品味門檻，跑贏 GPT-3.5 各種研究基準。

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關於作者

Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。