論文の概要: AutoML-GPT: Automatic Machine Learning with GPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02499v1
• Date: Thu, 4 May 2023 02:09:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 17:28:34.221796
• Title: AutoML-GPT: Automatic Machine Learning with GPT
• Title（参考訳）: AutoML-GPT: GPTによる自動機械学習
• Authors: Shujian Zhang, Chengyue Gong, Lemeng Wu, Xingchao Liu, Mingyuan Zhou
• Abstract要約: 本稿では,タスク指向のプロンプトを開発し,大規模言語モデル(LLM)を自動的に活用して学習パイプラインを自動化することを提案する。 本稿では,多様なAIモデルのブリッジとしてGPTを用いたAutoML-GPTを提案する。 このアプローチはコンピュータビジョン、自然言語処理、その他の課題領域において顕著な結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.30699827690596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI tasks encompass a wide range of domains and fields. While numerous AI models have been designed for specific tasks and applications, they often require considerable human efforts in finding the right model architecture, optimization algorithm, and hyperparameters. Recent advances in large language models (LLMs) like ChatGPT show remarkable capabilities in various aspects of reasoning, comprehension, and interaction. Consequently, we propose developing task-oriented prompts and automatically utilizing LLMs to automate the training pipeline. To implement this concept, we present the AutoML-GPT, which employs GPT as the bridge to diverse AI models and dynamically trains models with optimized hyperparameters. AutoML-GPT dynamically takes user requests from the model and data cards and composes the corresponding prompt paragraph. Ultimately, with this prompt paragraph, AutoML-GPT will automatically conduct the experiments from data processing to model architecture, hyperparameter tuning, and predicted training log. By leveraging {\ours}'s robust language capabilities and the available AI models, AutoML-GPT can tackle numerous intricate AI tasks across various tasks and datasets. This approach achieves remarkable results in computer vision, natural language processing, and other challenging areas. Extensive experiments and ablation studies demonstrate that our method can be general, effective, and beneficial for many AI tasks.
• Abstract（参考訳）: AIタスクは、広範囲のドメインとフィールドを含んでいる。 多くのAIモデルは特定のタスクやアプリケーションのために設計されているが、適切なモデルアーキテクチャ、最適化アルゴリズム、ハイパーパラメータを見つけるのにかなりの努力を必要とすることが多い。 ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、推論、理解、相互作用の様々な側面において顕著な能力を示している。 そこで我々は,タスク指向のプロンプトを開発し,LLMを自動で学習パイプラインの自動化に活用する。 この概念を実現するために,多様なAIモデルへのブリッジとしてGPTを用いたAutoML-GPTを提案する。 AutoML-GPTは、モデルとデータカードからのユーザ要求を動的に受け取り、対応するプロンプト段落を構成する。 最終的に、このプロンプト文でAutoML-GPTは、データ処理からモデルアーキテクチャ、ハイパーパラメータチューニング、予測トレーニングログまで、自動で実験を行う。 {\ours}の堅牢な言語機能と利用可能なAIモデルを活用することで、AutoML-GPTはさまざまなタスクやデータセットにわたる複雑なAIタスクに取り組むことができる。 このアプローチはコンピュータビジョン、自然言語処理、その他の課題領域において顕著な結果をもたらす。 大規模な実験とアブレーション研究は、我々の手法が多くのAIタスクに対して汎用的で効果的で有益であることを示した。

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