MetaLLMiX एक ज़ीरो-शॉट हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क है जो मेटा-लर्निंग, व्याख्यात्मक AI और कुशल LLM अनुमान को जोड़ता है। मौजूदा AutoML और LLM-आधारित दृष्टिकोणों की परीक्षण-त्रुटि और उच्च-लागत API चुनौतियों का समाधान करने के लिए, यह बिना किसी अतिरिक्त परीक्षण के पिछले प्रयोगात्मक परिणामों के आधार पर इष्टतम हाइपरपैरामीटर और पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल की अनुशंसा करने हेतु SHAP स्पष्टीकरणों का लाभ उठाता है। आउटपुट स्वरूप, सटीकता और पूर्णता को नियंत्रित करने के लिए LLM का उपयोग निर्णायक के रूप में किया जाता है। आठ मेडिकल इमेज डेटासेट और नौ ओपन-सोर्स लाइटवेट LLM का उपयोग करके किए गए प्रयोगों में, यह कम्प्यूटेशनल लागत को उल्लेखनीय रूप से कम करते हुए मौजूदा HPO विधियों की तुलना में प्रतिस्पर्धी या बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है। यह मौजूदा API-आधारित दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है, आठ में से पाँच कार्यों पर इष्टतम परिणाम प्राप्त करता है, प्रतिक्रिया समय को 99.6-99.9% तक कम करता है, और छह डेटासेट पर सबसे तेज़ प्रशिक्षण समय (2.4-15.7x) प्राप्त करता है। सटीकता सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले बेंचमार्क मॉडल के 1-5% के भीतर रहती है।
