論文の概要: Green Runner: A tool for efficient model selection from model repositories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16849v1
• Date: Fri, 26 May 2023 12:00:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 15:23:58.916314
• Title: Green Runner: A tool for efficient model selection from model repositories
• Title（参考訳）: Green Runner: モデルリポジトリからの効率的なモデル選択ツール
• Authors: Jai Kannan, Scott Barnett, Anj Simmons, Taylan Selvi, Luis Cruz
• Abstract要約: GreenRunnerGPTは、特定のユースケースに基づいてディープラーニングモデルを選択する新しいツールである。 品質指標の重み付けを提案し、リソース利用を最適化するために、大きな言語モデルを採用している。 我々は、GreenRunnerGPTが、無駄な計算をすることなく、ターゲットユースケースに適したモデルを識別できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0378875015087563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models have become essential in software engineering, enabling intelligent features like image captioning and document generation. However, their popularity raises concerns about environmental impact and inefficient model selection. This paper introduces GreenRunnerGPT, a novel tool for efficiently selecting deep learning models based on specific use cases. It employs a large language model to suggest weights for quality indicators, optimizing resource utilization. The tool utilizes a multi-armed bandit framework to evaluate models against target datasets, considering tradeoffs. We demonstrate that GreenRunnerGPT is able to identify a model suited to a target use case without wasteful computations that would occur under a brute-force approach to model selection.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルはソフトウェア工学において必須となり、画像キャプションや文書生成といったインテリジェントな機能を実現している。 しかし、その人気は環境への影響と非効率なモデル選択への懸念を引き起こす。 本稿では,greenrunnergptという,特定のユースケースに基づいてディープラーニングモデルを効率的に選択する新しいツールを提案する。 品質指標の重み付けを提案し、リソース利用を最適化するために、大きな言語モデルを採用している。 このツールはマルチアームのbanditフレームワークを使用して、トレードオフを考慮して、ターゲットデータセットに対するモデルを評価する。 我々は,greenrunnergpt が,モデル選択に対する強引なアプローチの下で発生する無駄な計算をすることなく,対象とするユースケースに適したモデルを識別できることを実証する。

関連論文リスト

• A Two-Phase Recall-and-Select Framework for Fast Model Selection [13.385915962994806]
  本稿では,2相モデル選択フレームワークを提案する。 これは、ベンチマークデータセット上でモデルのトレーニングパフォーマンスを活用することにより、堅牢なモデルを選択する効率を高めることを目的としている。 提案手法は,従来のベースライン法に比べて約3倍の速度でハイパフォーマンスモデルの選択を容易にすることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T14:44:44Z)
• REFRESH: Responsible and Efficient Feature Reselection Guided by SHAP Values [17.489279048199304]
  REFRESHは、いくつかの新しいモデルをトレーニングすることなく、モデルパフォーマンスに望ましい追加の制約を達成できるように、機能を再選択する手法である。 REFRESHの基盤となるアルゴリズムは、SHAP値と相関解析を用いて、モデルをトレーニングすることなくモデルの予測を近似できる新しい手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T18:06:43Z)
• Green Runner: A tool for efficient deep learning component selection [0.76146285961466]
  本稿では、自然言語で提供されるアプリケーションシナリオに基づいて、モデルを自動的に選択し、評価する新しいツールであるToolnameを提案する。 ツールネームは、問題に基づく制約とトレードオフをモデル選択プロセスに統合する、リソース効率のよい実験エンジンを備えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T00:15:50Z)
• Budgeted Online Model Selection and Fine-Tuning via Federated Learning [26.823435733330705]
  オンラインモデル選択では、候補モデルのセットからモデルを選択して、データのストリームで予測を実行する。 その後の候補モデルの選択は、パフォーマンスに決定的な影響を与えます。 本稿では,学習者グループ(クライアント)が十分なメモリを持つサーバと対話するオンラインフェデレーションモデル選択フレームワークを提案する。 提案したアルゴリズムを用いて、クライアントとサーバは微調整モデルと協調して非定常環境に適応する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T04:02:49Z)
• Dual Student Networks for Data-Free Model Stealing [79.67498803845059]
  主な課題は、パラメータにアクセスせずにターゲットモデルの勾配を推定し、多様なトレーニングサンプルを生成することである。 そこで本研究では,2人の学生が左右対称に学習し,学生が反対するサンプルを生成するための基準を提案する。 我々の新しい最適化フレームワークは、目標モデルのより正確な勾配推定と、ベンチマーク分類データセットの精度向上を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T18:11:31Z)
• Tryage: Real-time, intelligent Routing of User Prompts to Large Language Models [1.0878040851637998]
  Hugging Faceエコシステムには20万以上のモデルがあり、ユーザーは多面的およびデータドメインに適したモデルを選択し、最適化する。 本稿では,言語モデルルータを利用した文脈認識型ルーティングシステムTryageを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T17:48:24Z)
• ZhiJian: A Unifying and Rapidly Deployable Toolbox for Pre-trained Model Reuse [59.500060790983994]
  本稿では、PyTorchバックエンドを利用して、モデル再利用のための包括的でユーザフレンドリなツールボックスであるZhiJianを紹介する。 ZhiJianは、PTMによるターゲットアーキテクチャ構築、PTMによるターゲットモデルチューニング、およびPTMに基づく推論を含む、モデル再利用に関するさまざまな視点を統一する新しいパラダイムを提示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-17T19:12:13Z)
• Investigating Ensemble Methods for Model Robustness Improvement of Text Classifiers [66.36045164286854]
  既存のバイアス機能を分析し、すべてのケースに最適なモデルが存在しないことを実証します。 適切なバイアスモデルを選択することで、より洗練されたモデル設計でベースラインよりもロバスト性が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T17:52:10Z)
• ALT-MAS: A Data-Efficient Framework for Active Testing of Machine Learning Algorithms [58.684954492439424]
  少量のラベル付きテストデータのみを用いて機械学習モデルを効率的にテストする新しいフレームワークを提案する。 ベイズニューラルネットワーク(bnn)を用いたモデルアンダーテストの関心指標の推定が目的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-11T12:14:04Z)
• A linearized framework and a new benchmark for model selection for fine-tuning [112.20527122513668]
  異なるドメインで事前訓練されたモデルの集合からの微調整は、低データ体制におけるテストの精度を向上させる技術として現れている。 モデル選択のための2つの新しいベースライン - Label-Gradient と Label-Feature correlation を導入する。 我々のベンチマークでは、微調整されたイメージネットモデルと比較して、モデル動物園での精度向上が強調されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-29T21:57:15Z)
• Models, Pixels, and Rewards: Evaluating Design Trade-offs in Visual Model-Based Reinforcement Learning [109.74041512359476]
  視覚的MBRLアルゴリズムにおける予測モデルの設計決定について検討する。 潜在空間の使用など、しばしば重要と見なされる設計上の決定は、タスクのパフォーマンスにはほとんど影響しないことが分かりました。 我々は,この現象が探索とどのように関係しているか,および標準ベンチマークにおける下位スコーリングモデルのいくつかが,同じトレーニングデータでトレーニングされた場合のベストパフォーマンスモデルと同等の性能を発揮するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T18:03:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。