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Optuna vs Code Llama: Are Large Language Models a New Paradigm for Hyperparameter Tuning?
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在神经网络超参数优化中的应用。通过微调的Code Llama，我们的方法在生成超参数建议方面高效且具有竞争力，显著降低了计算开销，并在根均方误差（RMSE）上表现优异，展示了LLMs在快速实验中的潜力。
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关键要点
- 本研究探讨了使用大型语言模型（LLMs）进行神经网络超参数优化的可行性。
- 采用微调的Code Llama，我们的方法能够高效生成适合多种神经网络架构的超参数建议。
- 与传统方法相比，我们的方法显著降低了计算开销。
- 在根均方误差（RMSE）方面，我们的方法表现优异，显示出LLMs在快速实验中的潜力和优势。
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