研究团队用大语言模型自动构建高性能简单基线
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研究团队用大语言模型自动构建高性能简单基线
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AI 综述
研究团队利用大语言模型为36项科学研究中的监督分类与回归任务自动构建简单基线，实验显示，这些基线平均追回了简单预测器与深度学习模型之间性能差距的85.7%，中位数达到95.5%。其中，12项研究的简单基线中位性能达到或超过对应的深度学习模型。 研究评估对象来自 Nature、Science 和 Cell 系列期刊发表的同行评审论文，均涉及将深度学习用于科学研究。结果表明，经过自动构建的简单基线在不少任务中已能接近甚至达到复杂模型的表现，可用于检验深度学习模型是否确实带来了性能提升。
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11月2日
- arXiv · Machine LearningAutomatic Construction of Strong Simple Baselines：利用大语言模型自动构建高性能简单基线
研究团队利用大语言模型为36项来自 Nature、Science 和 Cell 系列期刊同行评审研究的监督分类与回归任务自动构建简单基线。实验显示，这些基线平均追回了从简单预测器到深度学习模型性能差距的85.7%，中位数为95.5%；在12项研究中，简单基线的中位性能达到或超过深度学习模型。
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