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Gradientes: Cuando los mercados se encuentran con el ajuste fino: un enfoque distribuido para la optimización de modelos

Created by
  • Haebom

Autor

Christopher Subia-Waud (Equipo Rayonlabs)

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Este artículo señala el rendimiento insuficiente de las plataformas de AutoML existentes y propone Gradients, un sistema distribuido. Basado en la red Bittensor, Gradients es un sistema competitivo donde mineros independientes compiten para encontrar hiperparámetros óptimos y reciben recompensas proporcionales a su rendimiento. Los resultados experimentales muestran que Gradients logró una tasa de éxito del 100 % en comparación con TogetherAI, Databricks y Google Cloud, y del 82,8 % en comparación con HuggingFace AutoTrain. Logró una mejora promedio del rendimiento del 42,1 % en comparación con las plataformas comerciales, con mejoras del 30-40 % y del 23,4 % para los modelos de generación y difusión con recuperación aumentada, respectivamente. Esto demuestra que un sistema distribuido con incentivos económicos puede superar al AutoML centralizado existente.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Demostramos que los sistemas descentralizados y los incentivos económicos son efectivos para mejorar el rendimiento de AutoML.
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Presentamos un nuevo enfoque que supera las limitaciones de las plataformas AutoML existentes.
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Hemos confirmado la posibilidad de mejoras significativas en el rendimiento en tareas específicas, como modelos de generación y difusión con recuperación aumentada.
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Presentando la posibilidad de optimización de AutoML utilizando mecanismos de competencia de mercado.
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Limitations:
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Las mejoras de rendimiento de los gradientes pueden estar limitadas a conjuntos de datos y tareas específicos.
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Se necesita una mayor verificación de la estabilidad y escalabilidad de la red Bittensor.
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Es necesario analizar los costos de implementación y operación de Gradients.
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Se necesita más investigación sobre la generalización en diferentes tamaños de modelos y tareas.
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