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新路由器通过分解不确定性优化机器学习系统

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的、感知不确定性的路由器，旨在通过智能地决定何时使用低成本模型与更昂贵的“神谕”（如大型语言模型或人类专家）来优化机器学习系统。该方法将总不确定性分解为不可约和可约分量，从而能够在不重新训练的情况下动态适应各种损失函数和成本参数。当不确定性较低时，系统会使用较弱的模型进行预测；当可约不确定性较高时，则路由到“神谕”；当不可约不确定性较高时，则放弃处理，并提供关于遗憾的理论保证。 AI

影响 通过智能路由查询，引入了一种降低机器学习系统计算成本的方法，有可能提高复杂任务的效率。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍机器学习系统新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Aravind Gollakota ·

    通过不确定性分解实现灵活路由

    A key strategy for balancing performance and cost in modern machine learning systems is to dynamically route queries to either a low-cost model or a more expensive oracle (such as a large pretrained model or human expert), an approach known as model routing. In this work we prese…

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