BigData

0:28

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

0:19

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

1:10

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

MLR-Copilot : Генерация исследовательских идей в машинном обучении

MLR-Copilot - это фреймворк, в которой LLM имитируют мыслительные процессы ресечера, разработанная для повышения производительности исследований в области машинного обучения за счет генерации и реализации исследовательских идей.

Все начинается с исследовательской работы, в ходе которой MLR-Copilot генерирует и проверяет эти идеи. В процессу участвует встроенный механизм обратной связи с человеком, что в совокупности помогает достичь реальных результатов исследования.

MLR-Copilot работает в три интегрированных этапа:

🟢Генерация исследовательских идей: LLM-агенты генерируют исследовательские гипотезы и экспериментальные планы на основе предоставленных в качестве входных данных исследовательских работ.

🟢Реализация эксперимента: преобразование экспериментальных планов в выполнимые эксперименты с использованием полученного кода прототипа и моделей.

🟢Выполнение реализации: запускаются эксперименты с механизмами обратной связи от человека и итеративной отладки.


⚠️ MLR-Copilot работает только с онлайн-сервисами LLM ( OpenAI, Anthropic, Huggingface) в качестве агентов, для использования Вам будет необходим API-Key соответствующего сервиса.

https://www.arxiv.org/pdf/2408.14033

https://huggingface.co/spaces/du-lab/MLR-Copilot

https://colab.research.google.com/drive/1aMh94R1Nl6r0wTzRVJFzsx-S3pwadmFD?usp=sharing

https://github.com/du-nlp-lab/MLR-Copilot


👉 @bigdata_1

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tgoop.com/bigdata_1/950

1.1K viewsFeb 25 at 19:02

MLR-Copilot : Генерация исследовательских идей в машинном обучении

MLR-Copilot - это фреймворк, в которой LLM имитируют мыслительные процессы ресечера, разработанная для повышения производительности исследований в области машинного обучения за счет генерации и реализации исследовательских идей.

Все начинается с исследовательской работы, в ходе которой MLR-Copilot генерирует и проверяет эти идеи. В процессу участвует встроенный механизм обратной связи с человеком, что в совокупности помогает достичь реальных результатов исследования.

MLR-Copilot работает в три интегрированных этапа:

🟢Генерация исследовательских идей: LLM-агенты генерируют исследовательские гипотезы и экспериментальные планы на основе предоставленных в качестве входных данных исследовательских работ.

🟢Реализация эксперимента: преобразование экспериментальных планов в выполнимые эксперименты с использованием полученного кода прототипа и моделей.

🟢Выполнение реализации: запускаются эксперименты с механизмами обратной связи от человека и итеративной отладки.


⚠️ MLR-Copilot работает только с онлайн-сервисами LLM ( OpenAI, Anthropic, Huggingface) в качестве агентов, для использования Вам будет необходим API-Key соответствующего сервиса.

https://www.arxiv.org/pdf/2408.14033

https://huggingface.co/spaces/du-lab/MLR-Copilot

https://colab.research.google.com/drive/1aMh94R1Nl6r0wTzRVJFzsx-S3pwadmFD?usp=sharing

https://github.com/du-nlp-lab/MLR-Copilot


👉 @bigdata_1