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复合人工智能系统优化：方法、挑战和未来方向的综述

Created by
  • Haebom

作者

李宇昂、易冠廷、刘美仪、卢瑞超、杨冠博、陈云能

复合人工智能系统优化：一项调查

大纲

本文探讨了大规模语言模型 (LLM) 和人工智能系统发展带来的复杂人工智能工作流程设计和优化范式转变。随着集成多个组件的复合人工智能系统越来越擅长执行复杂任务，新的挑战不仅体现在优化单个组件，还体现在优化它们之间的交互。本文重点介绍了利用自然语言反馈的新方法，以及监督微调 (SFT) 和强化学习 (RL) 等传统优化方法。具体而言，本文对复合人工智能系统优化进行了系统性综述，涵盖数值和基于语言的技术，重点关注不可微分的系统优化。

Takeaways，Limitations

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我们建立了复合人工智能系统优化的概念，并将现有方法分为几个关键维度。
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我们涵盖各种优化方法，包括 SFT、RL 和基于自然语言反馈的优化技术。
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它提出了快速变化的领域中需要解决的研究挑战和未来方向。
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本文涉及的内容可以在 https://github.com/MiuLab/AISysOpt-Survey에서找到。
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它没有对论文的详细内容或具体方法进行深入分析。
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