每日 Arxiv

本页面整理了世界各地发表的人工智能相关论文。
本页面使用 Google Gemini 汇总而成，并以非盈利为基础运营。
论文版权归作者及相关机构所有，分享时请注明出处。

Optimas：利用全局一致的本地奖励优化复合人工智能系统

Created by
  • Haebom

作者

Shirley Wu、Parth Sarthi、赵世宇、Aaron Lee、Herumb Shandilya、Adrian Mladenic Grobelnik、Nurendra Choudhary、Eddie Huang、Karthik Subbian、Linjun 张、Diyi Yang、James Zou、Jure Leskovec

大纲

Optimas 是一个统一的框架，用于有效优化集成多个组件（例如大规模语言模型、专用工具和传统机器学习模型）的复杂 AI 系统。Optimas 通过维护局部奖励函数 (LRF) 来应对复杂系统因其架构单一、配置类型多样而带来的优化挑战，其中每个组件的局部奖励与系统整体性能相关。Optimas 在每次迭代中高效调整 LRF，以在保持 LRF 属性的同时最大化每个组件的局部奖励。这确保了局部改进能够持续带来性能提升，同时独立更新异构配置。在五个真实复杂系统中，Optimas 的性能比稳健基线平均高出 11.92%。

Takeaways, Limitations

•
Takeaways：
◦
提出了一种解决复杂人工智能系统中优化问题的新框架。
◦
通过局部奖励函数实现每个组件的独立优化。
◦
有效处理不同类型的组件和设置。
◦
在现实世界的复杂系统中表现出比现有方法更优越的性能。
•
Limitations：
◦
缺乏有关特定 LRF 设计和调整方法的详细信息。
◦
仅根据五个系统的实验很难得出普遍的性能结论。
◦
需要进一步分析各个组件之间的相互作用和依赖关系。
◦
Optimas 在实际应用和扩展中可能遇到的困难（例如计算成本）。
👍
Made with Slashpage