現在の機械学習モデルの性能向上には、ハイパーパラメータチューニングが推奨されますが、時間がかかるなどの限界があります。新しいアプローチとして、大規模言語モデル(LLM)を用いてニューラルネットワークの設計を知的に改善する方法が考案されました。
この技術では、勾配ノルム分析とLLMの指導を組み合わせて、パフォーマンスのボトルネックを特定し、それを解決します。従来のハイパーパラメータ最適化の計算負荷なしに、効果的に問題を特定し、修正することができます。
実際の例を通して、LLMがネットワーク設計の弱点を直接的に解決するためのターゲットとしたレコメンデーションを提供する様子を示します。また、モデルの設計を進化させるための実験では、高度な最適化技術が取り入れられています。
この方法にはさらに改善の余地があるものの、LLMが動的にニューラルネットワークの設計を調整することの有効性を示しており、ソースコードも公開されているので、研究者や実務者がさらに発展させることが期待されています。
出典 : Leveraging LLMs as an Augmentation to Traditional Hyperparameter Tuning https://aws.amazon.com/blogs/hpc/leveraging-llms-as-an-augmentation-to-traditional-hyperparameter-tuning/
