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La optimización de hiperparámetros (HPO) es un factor determinante en el rendimiento de los modelos de machine learning, pero su eficiencia suele limitarse por la capacidad de explorar configuraciones dentro de un presupuesto computacional restringido. Las herramientas tradicionales aplican sesgos inductivos fijos que fallan ante problemas diversos. Recientemente, los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) han demostrado capacidad para guiar la búsqueda, aunque su uso como reemplazo único introduce nuevas limitaciones: dependencia de un único sesgo y penalización en tiempo real debido a la latencia de inferencia. El sistema ASAP (Agent-System co-Design for Wall-Clock Time HPO) propone un enfoque innovador que integra un agente LLM con múltiples optimizadores sesgados, seleccionando las mejores propuestas en cada ronda. Además, rediseña el bucle de ejecución para reducir el tiempo total transcurrido: emplea un prompt con prefijo estable que maximiza la reutilización de caché KV, un paralelismo especulativo que oculta la latencia del LLM bajo la evaluación del modelo mediante un test de aceptación de error relativo, y un autoajuste que adapta el umbral de especulación de forma asíncrona. Este co-diseño agente-sistema demuestra mejoras consistentes frente a métodos convencionales en una amplia variedad de tareas modernas de HPO.
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