Исследователи из Google представили новый подход к прогнозированию числовых показателей с использованием языковых моделей. Этот метод, названный текстово-текстовой регрессией, предлагает инновационный способ обработки сложных и разнообразных данных, которые традиционно требуют трудоемкой подготовки в табличном формате.
Ключевая идея заключается в том, чтобы языковая модель (RLM) могла предсказывать производительность различных систем, используя текстовые представления состояния системы как входные данные. Например, вместо того чтобы указывать значение метрики в числовом формате, система может просто истолковать текст как «состояние» системы и вернуть предсказанное значение.Graph
Этот метод позволяет избежать необходимости в сложной инженерии признаков, адаптироваться к новым заданиям с минимальными примерами, а также приближать распределения выходных значений. Это может иметь огромное значение для оптимизации распределения ресурсов в таких системах, как Google Borg.
Таким образом, текстово-текстовая регрессия открывает новые горизонты в сочетании ИИ и операционных данных, делая процесс более интуитивным и эффективным.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена