Optimale AI-Modellauswahl für wissenschaftliche Forschungsszenarien
Es wird eine hierarchische Modellauswahlstrategie für verschiedene Forschungsphasen empfohlen:
- Ideenfindungsphase: Verwendung
claude-3-5-sonnethandeln als--model_writeupParameter, deren divergentes Denken besser für die Entdeckung von Innovationen geeignet ist, kosten etwa 15-20 Dollar pro Sitzung. - Experimentelle Durchführungsphase: Inspektion
experiment.pyAutomatisch generierter Code, bei komplexen Berechnungen empfiehlt es sich, ihn lokal auszuführen oder dem Code eine GPU-Überwachungslogik hinzuzufügen. - Phase des Schreibens der Dissertation: Kombinierte Nutzung
gpt-4oim Gesang antworteno1-previewModelle, wobei das erstere für die technische Strenge verantwortlich ist (--model_citation), wobei letztere den sprachlichen Ausdruck optimiert.
Bewältigungskompetenzen: bei Begegnungen mitCUDA Out of MemoryFortschritt speichern und im Fehlerfall sofort anpassenbfts_config.yamlden Nagel auf den Kopf treffenmax_debug_depthParameter; ein Formular zur Bewertung der Modelleffektivität wurde erstellt, um die Leistung jedes Modells bei verschiedenen Aufgaben zu erfassen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAI-Scientist-v2: Autonome wissenschaftliche Forschung und Verfassen von ArbeitenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich die technischen Schwierigkeiten einer schlechten Modellauswahl in der autonomen KI-Forschung überwinden?
