Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Độ Dốc: Khi thị trường gặp sự tinh chỉnh -- Một cách tiếp cận phân tán để tối ưu hóa mô hình

Created by
  • Haebom

Tác giả

Christopher Subia-Waud (Nhóm Rayonlabs)

Phác thảo

Bài báo này chỉ ra hiệu suất chưa đủ của các nền tảng AutoML hiện có và đề xuất Gradients, một hệ thống phân tán. Dựa trên mạng Bittensor, Gradients là một hệ thống cạnh tranh, nơi các thợ đào độc lập cạnh tranh để tìm ra các siêu tham số tối ưu và nhận phần thưởng tương ứng với hiệu suất của họ. Kết quả thử nghiệm cho thấy Gradients đạt tỷ lệ thắng 100% so với TogetherAI, Databricks và Google Cloud, và tỷ lệ thắng 82,8% so với HuggingFace AutoTrain. Hệ thống này đạt được mức cải thiện hiệu suất trung bình là 42,1% so với các nền tảng thương mại, với mức tăng hiệu suất lần lượt là 30-40% và 23,4% cho các mô hình tạo và khuếch tán được tăng cường truy xuất. Điều này chứng minh rằng một hệ thống phân tán với các ưu đãi kinh tế có thể vượt trội hơn AutoML tập trung hiện có.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi chứng minh rằng các hệ thống phi tập trung và các ưu đãi kinh tế có hiệu quả trong việc cải thiện hiệu suất AutoML.
◦
Trình bày phương pháp mới khắc phục được những hạn chế của nền tảng AutoML hiện tại.
◦
Chúng tôi đã xác nhận khả năng cải thiện hiệu suất đáng kể trong các tác vụ cụ thể như mô hình khuếch tán và tạo ra tăng cường truy xuất.
◦
Trình bày khả năng tối ưu hóa AutoML bằng cơ chế cạnh tranh thị trường.
•
Limitations:
◦
Việc cải thiện hiệu suất của gradient có thể bị giới hạn ở các tập dữ liệu và tác vụ cụ thể.
◦
Cần phải xác minh thêm về tính ổn định và khả năng mở rộng của mạng Bittensor.
◦
Cần phải phân tích chi phí triển khai và vận hành của Gradients.
◦
Cần nghiên cứu thêm về khả năng khái quát hóa trên nhiều kích thước và nhiệm vụ mô hình khác nhau.
👍
Made with Slashpage