SELA
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SELA
簡介 :
SELA是一個創新系統,它通過將蒙特卡洛樹搜索(MCTS)與基於大型語言模型(LLM)的代理結合起來,增強了自動化機器學習(AutoML)。傳統的AutoML方法經常產生低多樣性和次優的代碼,限制了它們在模型選擇和集成方面的有效性。SELA通過將管道配置表示為樹,使代理能夠智能地探索解決方案空間,並根據實驗反饋迭代改進其策略。
需求人群 :
SELA的目標受眾是機器學習研究人員和開發人員,特別是那些尋求通過自動化機器學習流程來提高模型選擇和集成效率的專業人士。SELA通過提供一種新穎的方法來探索和優化機器學習管道,適合需要處理大量數據和模型選擇的專業人員。
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佔比最多地區: US(19.34%)
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使用場景
使用SELA在泰坦尼克號數據集上進行模型選擇和集成。
利用SELA在房價預測任務中優化模型性能。
通過SELA進行消融研究,比較不同搜索策略對模型性能的影響。
產品特色
數據準備:支持從鏈接下載數據集或從頭開始準備數據集。
配置靈活:用戶可以根據需要修改數據配置和LLM配置。
SELA運行:提供了運行SELA的詳細步驟,包括設置、運行實驗和參數配置。
實驗模式:支持MCTS和隨機搜索(RS)兩種實驗模式。
參數調整:用戶可以根據需要調整諸如rollouts、timeout等參數。
斷點續跑:支持加載現有的MCTS樹,以便在實驗中斷後繼續。
Ablation Study:支持進行消融研究,比較不同搜索策略的效果。
使用教程
1. 數據準備:根據SELA的指南下載或準備數據集。
2. 配置設置:根據需要修改`datasets.yaml`和`data.yaml`文件中的配置。
3. 安裝依賴:在SELA目錄下運行`pip install -r requirements.txt`安裝所需依賴。
4. 運行SELA:使用`python run_experiment.py`命令並附加相應參數來運行實驗。
5. 參數調整:根據實驗需要調整rollouts、timeout等參數。
6. 結果分析:分析實驗結果,根據反饋迭代改進策略。
7. 斷點續跑:如果實驗中斷,可以使用`--load_tree`參數加載之前的MCTS樹繼續實驗。
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