基于大语言模型智能体的自主机器学习

文章介绍了MLR-Copilot框架，这是一种利用大型语言模型（LLMs）来自动化机器学习研究中创意生成、实验设计和实施过程的方法。该框架分为三个阶段：

• 首先通过阅读现有研究文献，使用LLM驱动的IdeaAgent来生成研究假设和实验计划；

• 其次，ExperimentAgent将这些计划转换为可执行的代码，并检索原型代码、候选模型和数据；

• 最后，在ExperimentAgent的管理下执行实验，通过集成人类反馈和迭代调试机制来提高实验成果的质量。作者们对该框架在五个机器学习研究任务上的表现进行了评估，并证明了其促进研究进展和创新的潜力。

此外，文章还提到了一个具体的研究案例——“学生反馈分析的数据集和基线”，该案例展示了如何构建一个包含大学学生反馈的语料库，并对其进行详细的注释，用于进行不同层面的情感分析任务。

1 MLR-Copilot框架

MLR-Copilot 是一个旨在自动化机器学习研究过程的新框架，它利用大型语言模型（LLMs）来提高研究生产力。以下是 MLR-Copilot 框架的关键组成部分和步骤：

（1）研究理念生成：

• IdeaAgent：这是一种由 LLM 驱动的智能体，它能从现有的研究论文中提取信息，生成新的研究假设和实验设计。

• 输入处理：从论文中提取标题、摘要、引言和相关工作部分，形成输入提示。

• 文献分析：提取研究任务、研究缺口和关键词，并根据这些信息检索最近的相关工作。

（2）实验实施：

这一阶段的任务是利用ExperimentAgent将前一阶段产生的实验计划转化为可执行的代码。

• 原型代码检索：根据实验计划检索相关的原型代码。

• 模型和数据检索（可选）：如果需要，检索候选模型和数据集。

（3）实施执行：

ExperimentAgent 继续发挥作用，运行实验并收集结果。

• 反馈机制：提供人类反馈的机会以便进行迭代调试，提高实验成功的可能性。

该框架还有其他一些关键特点：

• 自动反馈循环：如果实验遇到问题，框架可以判断问题是由于研究假设本身还是实施中的错误，并进行相应的调整。

• 灵活性：虽然一些先前的工作集中在预定义任务和成熟代码模板上，但 MLR-Copilot 能够处理更广泛的探索性和创造性的研究任务。

• 全面性：与专注于实验实施的其他系统不同，MLR-Copilot 覆盖了从研究假设生成到实验执行的整个过程。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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