ModelLakeFishing 框架支持从百万级模型湖中进行高效检索

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-04 03:32

研究人员开发了 ModelLakeFishing，一个新颖的框架，旨在从包含数百万个可重用模型的庞大集合（称为模型湖）中高效检索合适的模型。该系统将元数据和历史性能数据整合到图中，学习模型和查询的嵌入，并使用分层可导航小世界 (HNSW) 索引进行快速候选检索。该框架通过最初检索 1,000 个候选模型而不进行详尽评分来优先考虑速度，然后根据数据集、任务和评估指标等特定查询标准进行重新排序，以确定排名前 10 的模型。 AI

影响能够更快地发现和利用预先存在的模型，从而可能加速研发周期。

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arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Renée J. Miller · 2026-10-04 03:32

ModelLakeFishing: 高效检索百万规模模型湖

Open model lakes may contain millions of reusable models, making it costly to identify suitable models for a new dataset. We present ModelLakeFishing, a model-retrieval framework for queries specifying a target dataset, prediction task, and evaluation metric. It consolidates meta…

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