論文の概要: ModelGPT: Unleashing LLM's Capabilities for Tailored Model Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12408v1
• Date: Sun, 18 Feb 2024 11:24:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 18:50:45.025699
• Title: ModelGPT: Unleashing LLM's Capabilities for Tailored Model Generation
• Title（参考訳）: ModelGPT: モデル生成のためのLLMの能力の解放
• Authors: Zihao Tang, Zheqi Lv, Shengyu Zhang, Fei Wu, Kun Kuang
• Abstract要約: 本稿では,ユーザが提供するデータやタスク記述に適したAIモデルを決定・生成するフレームワークであるModelGPTを提案する。 ユーザの要求に応じて、ModelGPTは、以前のパラダイムよりも少なくとも270倍高速に、調整済みのモデルを提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.160964210941955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has revolutionized various sectors by automating routine tasks, marking a step toward the realization of Artificial General Intelligence (AGI). However, they still struggle to accommodate the diverse and specific needs of users and simplify the utilization of AI models for the average user. In response, we propose ModelGPT, a novel framework designed to determine and generate AI models specifically tailored to the data or task descriptions provided by the user, leveraging the capabilities of LLMs. Given user requirements, ModelGPT is able to provide tailored models at most 270x faster than the previous paradigms (e.g. all-parameter or LoRA finetuning). Comprehensive experiments on NLP, CV, and Tabular datasets attest to the effectiveness of our framework in making AI models more accessible and user-friendly. Our code is available at https://github.com/IshiKura-a/ModelGPT.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)の急速な進歩は、ルーチンタスクを自動化することで様々な分野に革命をもたらし、人工知能(agi)の実現に向けた一歩となった。 しかしながら、ユーザのニーズの多様さや、平均的なユーザに対するaiモデルの利用の簡素化にはまだ苦労している。 そこで本研究では,ユーザが提供するデータやタスク記述に合わせたaiモデルを,llmの機能を活用して決定・生成する新しいフレームワークであるmodelgptを提案する。 ユーザの要求に応じて、ModelGPTは以前のパラダイム(全パラメータやLoRAファインタニングなど)よりも少なくとも270倍高速なモデルを提供することができる。 NLP、CV、Tabularデータセットに関する包括的な実験は、AIモデルをよりアクセシブルでユーザフレンドリにするためのフレームワークの有効性を実証しています。 私たちのコードはhttps://github.com/IshiKura-a/ModelGPTで利用可能です。

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