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- Optuna vs Code Llama: Are LLMs a New Paradigm for Hyperparameter Tuning? [42.4]
本研究は,Code Llamaの微調整バージョンを用いて,大規模言語モデル(LLM)によるハイパーパラメータ最適化の実現可能性について検討する。 提案手法は,演算オーバーヘッドを著しく低減しつつ,ルート平均角誤差(RMSE)の点で競合的あるいは優れた結果が得られる。 結果は、LLMが効率性を超えて、相当な時間節約と同等の安定性を提供し、機械学習の進歩における価値を強調していることを確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (Tue, 08 Apr 2025 13:15:47 GMT)
- 「Our evaluations reveal that fine-tuned Code Llama often meets or exceeds the accuracy achieved by Optuna, a well-established hyperparameter optimization framework.」を主張する論文
- 興味深い結果だが、なんで有効なのだろうという疑問があるようなないような。腑に落ちるような落ちないような・・・
- Hyper-Tune: Towards Efficient Hyper-parameter Tuning at Scale [40.4]
Hyper-Tuneは、効率的で堅牢な分散ハイパーパラメータチューニングフレームワークである。 最先端のBOHBとA-BOHBを比較し、それぞれ11.2倍と5.1倍のスピードアップを達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (Tue, 18 Jan 2022 09:12:32 GMT)