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NNGPT
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自动化流水线揭示MoE4架构搜索中的偏差
研究人员开发了一个自动化流水线，用于在LEMUR数据集生态系统中探索异构4专家混合专家（MoE4）架构。该流水线系统性地将基础架构族组合成MoE4集成模型，并利用具有特定训练技术的卷积门控网络。一项重要发现揭示了搜索空间中的覆盖偏差，其中按字母顺序枚举导致仅探索了单一族AirNet，而不是预期的更广泛组合。该研究确定ShuffleNet和MobileNetV3是AirNet范围内的が高精度贡献者，并建议在未来的活动中排除Fractal…
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LLM微调以从代码预测神经网络性能
研究人员开发了一种方法，通过微调大型语言模型（LLM）来预测神经网络在图像分类任务上的性能。通过分析神经网络架构代码，LLM可以确定网络在两个数据集中的哪一个上表现更好。这种方法已集成到NNGPT框架中，并在LEMUR数据集上进行了测试，结果表明LLM可以从代码中提取比仅从数据集元数据中提取更多的预测信号。