핵심 개념
Linguacodus는 자연어 과제 설명을 실행 가능한 코드로 변환하는 유연하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다.
초록
Linguacodus는 다음과 같은 단계로 구성됩니다:
고수준 솔루션 표현:
GPT-3.5를 사용하여 기존 코드 솔루션에서 데이터 전처리, 모델 아키텍처, 학습 절차에 대한 핵심 정보를 추출합니다.
추출된 솔루션은 점수에 따라 순위화됩니다.
Llama 파인 튜닝:
순위화된 지침을 입력으로 사용하여 Llama-2 7b 모델을 파인 튜닝합니다.
과제 설명, 메트릭 세부 정보, 데이터 유형 정보를 프롬프트로 제공하여 파인 튜닝 과정을 개선합니다.
Llama 추론:
파인 튜닝된 Llama-2 모델을 사용하여 가장 가치 있는 상위 3개의 지침을 선택합니다.
다중 에이전트 GPT를 통한 지침 개선:
다중 에이전트 GPT를 사용하여 제공된 지침의 논리적 오류를 식별하고 최선의 옵션을 선택합니다.
이후 단계에서는 이러한 고수준 지침을 실행 가능한 코드로 변환합니다. 데이터 전처리, 모델 아키텍처, 모델 학습, 제출 블록 등의 단계를 거쳐 최종 코드를 생성합니다.
통계
데이터 유형과 메트릭 유형은 과제에 따라 다양합니다.
데이터 전처리, 모델 아키텍처, 모델 학습 등의 단계에 대한 자세한 설명이 포함됩니다.