Az Adaption elindította az AutoScientist rendszert a speciális AI modellek képzésének automatizálására
Az Adaption, a korábbi Cohere kutatási alelnök, Sara Hooker által alapított AI startup bemutatta az AutoScientist-et, egy új rendszert, amely automatikusan testreszabja az AI modelleket konkrét feladatokra azáltal, hogy módosítja azt, amiből a modell tanul, és azt is, ahogyan tanul.
- Az AutoScientist különböző tanítóadatokat és beállításokat tesztel, majd addig iterál, amíg a modell meg nem felel a felhasználó céljának.
- A belső tesztek során az AutoScientist átlagosan 35%-kal teljesített jobban a saját szakértők által finomhangolt modelleknél, a sikerességi arány pedig 48%-ról 64%-ra ugrott.
- Az eredmények több AI modellnél, sokféle adatkészlet-méretnél és 8 különböző iparágban – köztük pénzügyi, jogi és orvosi területeken – is megállták a helyüket.
- Az Adaptive februári kezdeti Adaptive Data kiadása az adatkészletek minőségének javítását célozta meg, az AutoScientist pedig most a modellek testreszabása felé mozdul el.
Miért fontos?
Csak néhány ezer ember van a világon, aki tudja, hogyan kell megfelelően betanítani és finomhangolni egy határterületi (frontier) modellt, és szinte mindannyian ugyanannál a maroknyi labornál dolgoznak. Ha egy olyan eszköz, mint az AutoScientist, elkezdi automatizálni ezt a szakértelmet, az egyéni vállalkozásokra és felhasználási esetekre szabott modellek létrehozása sokkal praktikusabbá válhat. ---
Kapcsolódó hírek