Supera al O1 de OpenAI en su propio punto de referencia MLE con una puntuación del 26% frente al 16,9%
NEO automatiza la ingeniería de aprendizaje automático de un extremo a otro, reduciendo la experimentación, la codificación y el trabajo pesado de operaciones en miles de horas
PALO ALTO, CA / ACCESSWIRE / 21 de noviembre de 2024 / Una startup sigilosa anuncia NEOel primer ingeniero de IA autónomo del mundo que automatiza todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático para la ingeniería de ML, brindando a los desarrolladores de ML habilidades sobrehumanas para construir modelos de IA en un tiempo récord y ahorrando miles de horas de trabajo duro. Algunas grandes empresas multimillonarias están trabajando con NEO como primeros socios de diseño. A lista de espera está abierto para los primeros usuarios.
NEO, impulsado por un algoritmo de razonamiento de varios pasos patentado para proporcionar automatización de un extremo a otro, permite a las empresas tener una herramienta que realmente compite con el mejor ingeniero de aprendizaje automático de su clase. El sistema permite a los usuarios chatear en lenguaje natural, realizar ingeniería de datos y puede ejecutar cientos de experimentos de ajuste. El vídeo de demostración está disponible aquí.
Conozca a NEO: el primer ingeniero autónomo de aprendizaje automático
En un avance importante, el equipo fundador probó NEO en el banco MLE, un punto de referencia de OpenAI para medir qué tan bien se desempeñan los agentes de IA en tareas de ingeniería de aprendizaje automático. NEO obtuvo una puntuación del 26% utilizando modelos más pequeños como GPT 4o y Sonnet 3.5, en comparación con 16,9% de OpenAI utilizando el modelo o1 más grande y caro con el andamio AIDE, colocando al ingeniero de NEO AI al nivel de un Kaggle Grandmaster.
La creación de modelos y canalizaciones de IA de alta calidad requiere una ingeniería de aprendizaje automático compleja y una experimentación significativa. Las tareas de aprendizaje automático incluyen limpiar y fusionar datos, ajustar modelos con diferentes combinaciones de hiperparámetros y tipos de modelos, y realizar evaluaciones antes de implementarlos finalmente. Una canalización optimizada a menudo implica una variedad de marcos, incluidos los transformadores vLLM, TensorRT y Hugging Face.
“La mayoría de las herramientas de desarrollo de ML existentes resuelven solo una parte de la cadena de valor, como la capacitación, el ajuste o las implementaciones”, dijo Saurabh Vij, director ejecutivo y cofundador. “Imagínese tener un ingeniero de aprendizaje automático que trabaja incansablemente, nunca se toma un descanso, cuesta una fracción del precio y se encarga de toda la experimentación repetitiva y el trabajo a nivel de infraestructura. Eso es lo que estamos construyendo: el primer ingeniero de aprendizaje automático autónomo, un punto de inflexión para las empresas que luchan por escalar sus esfuerzos de IA”.
“Las automatizaciones de IA son herramientas indispensables para todos los desarrolladores y empresas que buscan aprovechar al máximo su tiempo y dinero”, añadió Saurabh. “Es algo que el aprendizaje automático no tiene y que necesita desesperadamente hoy en día. Los ingenieros de ML son muy escasos y caros. Además, los múltiples elementos de experimentación, reentrenamiento y redistribución les quitan el alma a los equipos de ML y ralentizan todo el ciclo de innovación”.
NEO es un sistema multiagente que completa tareas en múltiples etapas:
Etapa 1: El OCT comprende el problema y explora múltiples ideas para resolverlo.
Etapa 2: utilizando sus capacidades de razonamiento de varios pasos, NEO primero explora todas las soluciones posibles y luego crea el plan para el camino más prometedor y realiza una experimentación rigurosa para los diferentes pasos. Estos incluyen:
Transformar conjuntos de datos
Sintonia FINA
Trapo
Despliegue
Integraciones de marco
Etapa 3: NEO monitorea la calidad del modelo en términos de latencia y precisión, así como el estado de la infraestructura en términos de equilibrio de carga de nodos y costos.
El cofundador Gaurav Vij dijo: “Creamos NEO para asumir las tareas que distraen a los desarrolladores creativos de la innovación y hacen perder tanto tiempo. Como resultado, ésta no es una solución para reemplazar a los humanos; siempre están al tanto para guiarlo y controlar su comportamiento. Como un nuevo empleado, puede incorporar a NEO y este aprenderá sus procesos, su manual de estrategias y luego actuará en consecuencia”.
“Hoy en día hay menos de 600 Grandes maestros de Kaggle”, continuó Saurabh. Nuestra visión a largo plazo es proporcionar un ‘Kaggle Grandmaster’ de IA a todas las empresas del planeta. De esa manera, una empresa podría centrarse en la innovación: lo que quiere lograr en exploración espacial, descubrimiento científico, secuenciación del genoma, eficiencia ambiental, atención médica, etc. Las IA proporcionarían el aprendizaje automático necesario para decirnos cómo hacerlo realidad”.
“De vez en cuando, aparece una tecnología que no sólo resuelve un problema para los desafíos actuales, sino que transforma toda la industria y la lleva hacia el futuro”, concluyó Saurabh. “NEO va a hacer eso para la ingeniería de aprendizaje automático. Estamos en la cúspide de algo más grande de lo que cualquiera de nosotros pueda imaginar”.
Acerca de NEO
NEO es un sistema multiagente capaz de resolver problemas complejos de aprendizaje automático, desde ingeniería de datos hasta implementaciones de modelos de aprendizaje automático, reduciendo el trabajo pesado de los ingenieros de aprendizaje automático, con guía humana. El objetivo es que todas las empresas del planeta puedan tener en su equipo al mejor experto en IA de su clase, acelerando los avances científicos para toda la humanidad. Dos hermanos, Saurabh y Gaurav Vij, con ocho años de experiencia en aprendizaje automático entre los dos lideran la organización, ahora en modo sigiloso.
Para más información, visite: heyneo.so.
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FUENTE: NEO
