Adaption lance le système de réglage automatique AutoScientist, surpassant la performance des experts humains de 35 %

Selon le monitoring Beating de Dongcha, Adaption a lancé le système d’entraînement automatique de modèles et d’alignement AutoScientist.
Ce système peut exécuter automatiquement tout le cycle de recherche de modèles, synchroniser l’optimisation des données et des formules d’entraînement, permettant même aux non-techniciens de réaliser indépendamment le fine-tuning de modèles personnalisés.

Les données de test montrent qu’AutoScientist dépasse en moyenne de 35 % la configuration manuelle des chercheurs internes d’Adaption en termes de performance de fine-tuning.
Lors de huit tests de référence dans des domaines verticaux avec des jeux de données de 5 000 à 100 000 entrées, utilisant l’architecture Together AI, le taux de réussite du fine-tuning est passé de 48 % avec une configuration manuelle à 64 %.

La plupart des fine-tunings basés sur des données privées échouent souvent en raison de pertes catastrophiques et de surapprentissage, mais ce système peut offrir des gains de performance prévisibles.
Les responsables déclarent que cela réduit non seulement la barrière à la création d’IA personnalisées, mais aussi libère les ingénieurs en apprentissage automatique du processus fastidieux de surveillance manuelle de la recherche de paramètres.
Le système est actuellement disponible avec une période d’essai gratuite de 30 jours, et l’équipe prévoit également de lancer une technologie d’adaptation en temps réel sans entraînement à l’avenir.