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LeMo-NADe: 使用 LLMs 进行多参数神经架构探索
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过用户定义的参数、专家系统和基于开放领域知识训练的LLM，引入了一个新的框架（LeMo-NADe），用于自动发现基于用户定义参数的新的神经网络架构。该框架专为非AI专家设计，不需要预先确定的神经结构搜索空间，并考虑边缘设备参数。结果显示该框架能快速发现性能优异的复杂神经网络模型。
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关键要点
- 引入了一个新的框架（LeMo-NADe），用于自动发现基于用户定义参数的神经网络架构。
- 该框架专为非人工智能专家设计，不需要预先确定的神经结构搜索空间。
- 框架考虑了大量特定于边缘设备的参数。
- 使用CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet16-120数据集进行验证。
- 结合GPT-4 Turbo和Gemini作为LLM组件实现框架。
- 结果显示框架能在几小时内快速发现性能优异的复杂神经网络模型。
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