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OmniPred：语言模型作为通用回归器
通过仅使用数学参数和数值的文本表示，本研究提出了一种名为 OmniPred 的框架，将语言模型训练为通用的端到端回归器，从多个真实世界实验的 $(x,y)$ 评估数据中准确预测系统或模型的结果指标，并展示了其在大规模黑盒优化数据库 Goog
PDF4 months ago
大规模语言模型指令调优的超参数优化
研究采用黑盒优化技术通过 LoRA 方法调优大型语言模型的超参数选择，以提高性能和人工对齐。
PDF7 months ago
开源 Vizier：分布式基础设施和 API，用于可靠和灵活的黑盒优化
本论文介绍了基于 Google Vizier 基础设施和框架的开源（OSS）Vizier，它是一个独立的基于 Python 的黑盒优化和研究接口，设计成为一个分布式系统，提供多种功能，并保持完全容错的特点，并提供了一个后端 API，使算法作
PDF2 years ago
全局优化基准测试的 ImageNet 函数库
对黑盒优化问题的领域特征进行研究，探索性景观分析（ELA）模型成功地识别了预定义的人造特征，并为解决这些挑战的组合选择器提供了帮助。本研究提出了利用图像识别方法解决这个问题的方法，并在大型数据集上应用基本的人工神经网络模型进行分类，成功实现
PDF2 years ago
多保真度多目标贝叶斯优化：一种输出空间熵搜索方法
本文研究了多目标黑盒优化的新问题，通过以不同资源消耗和准确性变化的多重保真度函数评估来减少资源消耗，以近似真实的帕累托解集合。提出了一个称为 MF-OSEMO 的新方法来解决这个问题，并在几个综合性和真实基准问题上进行实验，表明 MF-O
PDF4 years ago
结构化演化与紧凑体系结构的可扩展策略优化
采用结构化随机正交矩阵的梯度逼近黑盒优化方法可以学习到比标准梯度估算技术更好的紧凑策略，从而提高了在资源有限的实际硬件上的速度和可伸缩性。
PDF6 years ago