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AutoPipe自动选择大模型后训练配置

1 篇报道1 个报道来源8 小时前更新

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AI 综述

Channe Chwa、Xinle Wu 和 Yao Lu 提出 AutoPipe，用于自动选择大语言模型后训练配置；论文报告称，在生物医学推理任务实验中，它以低于完整保真度超参数优化的在线成本取得了可比表现，并优于仅离线选择及提前停止的优化方法。 AutoPipe分两阶段工作：离线学习按数据集条件化的排序代理模型，在线结合贝叶斯优化与高斯过程残差代理模型，并预测提前停止实验的最终性能，以减少评估成本。

AI 根据报道生成 · 49 分钟前更新

最新进展10月28日 12:00
LLM 后训练流水线的自动配置

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月28日
  1. arXiv · Machine Learning
    LLM 后训练流水线的自动配置

    AutoPipe 提出一种面向预算的两阶段框架，用于自动选择 LLM 后训练配置。它离线学习数据集条件化的 learning-to-rank 代理模型，在线结合 Bayesian optimization 与 Gaussian-process residual surrogate，并通过 early stopping 预测最终性能以降低评估成本。

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