AutoML con modelos preentrenados
- Facultad/Centro
- Facultad Matemática y Computacíon
- Programa Académico
- Ciencias de la Computación
- Título
- AutoML con modelos preentrenados
- Tutor
- Almeida Cruz, Yudivian
- Fecha de Defensa
- 2023
- 2023
- Cantidad de páginas
- 46
- Grado
- Tesis de Diploma
- Idioma
- spa
- Derechos
- acceso abierto
- Resumen
- El rápido desarrollo de la inteligencia artifial requiere de herramientas cada vez más flexibles que puedan aprovechar los recursos y tiempo invertidos en el entrenamiento de modelos de gran escala, en particular los grandes modelos de lenguaje (LLMs). Estos modelos recientemente han sorprendido a la comunidad científica y las personas en general por los logros alcanzados. El aprendizaje de máquina automático (AutoML) por sus capacidades de optimización para encontrar las mejores soluciones a problemas de aprendizaje de máquina es un campo ideal para el aprovechamiento de modelos reentrenados. En esta investigación se propone e implementa un sistema de AutoML donde los LLMs son unos componentes principales. Se realiza la evaluación del sistema en los datasets HotpotQA, Gsm8k e IMDb. El sistema propuesto tiene sus bases en el framework de AutoML AutoGOAL y el framework DSPy.
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