Un nouveau système, ProgramAsWeights (PAW), permet de compiler des descriptions de fonctions en langage naturel en programmes neuronaux compacts exécutables localement.
Développé sous le nom de ProgramAsWeights (PAW), ce système innovant utilise un compilateur neuronal pour transformer une description de fonction rédigée en anglais simple. Il en résulte un « programme neuronal », une combinaison d’un adaptateur LoRA continu et d’un pseudo-programme discret. Ces éléments adaptent ensuite un interpréteur fixe pour exécuter la tâche spécifiée, le tout fonctionnant localement.
L’objectif principal de PAW est de gérer les « fonctions floues » : des tâches faciles à décrire verbalement mais complexes à implémenter via des règles rigides. Un exemple concret cité est la fonction de devinette de mots, où la logique est intuitive mais difficile à coder de manière déterministe. Ces programmes neuronaux sont compacts, pesant environ 22 Mo, ce qui facilite leur exécution sur des machines locales.
Cette approche ouvre des perspectives pour des applications où la flexibilité du langage naturel rencontre l’efficacité de l’exécution locale.
Source : Reddit r/MachineLearning