論文の概要: ChatGPT as your Personal Data Scientist

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13657v1
• Date: Tue, 23 May 2023 04:00:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 19:13:41.008859
• Title: ChatGPT as your Personal Data Scientist
• Title（参考訳）: パーソナルデータサイエンティストとしてのChatGPT
• Authors: Md Mahadi Hassan, Alex Knipper, Shubhra Kanti Karmaker Santu
• Abstract要約: 本稿では,ChatGPTを用いた対話型データサイエンスフレームワークについて紹介する。 データビジュアライゼーション、タスクの定式化、予測エンジニアリング、結果概要と勧告の4つのダイアログ状態を中心に、私たちのモデルが中心になっています。 要約して,会話データ科学の新たな概念が実現可能であることを証明するとともに,複雑なタスクを解く上でLLMが有効であることを示すエンド・ツー・エンド・エンド・システムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9689893038619583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rise of big data has amplified the need for efficient, user-friendly automated machine learning (AutoML) tools. However, the intricacy of understanding domain-specific data and defining prediction tasks necessitates human intervention making the process time-consuming while preventing full automation. Instead, envision an intelligent agent capable of assisting users in conducting AutoML tasks through intuitive, natural conversations without requiring in-depth knowledge of the underlying machine learning (ML) processes. This agent's key challenge is to accurately comprehend the user's prediction goals and, consequently, formulate precise ML tasks, adjust data sets and model parameters accordingly, and articulate results effectively. In this paper, we take a pioneering step towards this ambitious goal by introducing a ChatGPT-based conversational data-science framework to act as a "personal data scientist". Precisely, we utilize Large Language Models (ChatGPT) to build a natural interface between the users and the ML models (Scikit-Learn), which in turn, allows us to approach this ambitious problem with a realistic solution. Our model pivots around four dialogue states: Data Visualization, Task Formulation, Prediction Engineering, and Result Summary and Recommendation. Each state marks a unique conversation phase, impacting the overall user-system interaction. Multiple LLM instances, serving as "micro-agents", ensure a cohesive conversation flow, granting us granular control over the conversation's progression. In summary, we developed an end-to-end system that not only proves the viability of the novel concept of conversational data science but also underscores the potency of LLMs in solving complex tasks. Interestingly, its development spotlighted several critical weaknesses in the current LLMs (ChatGPT) and highlighted substantial opportunities for improvement.
• Abstract（参考訳）: ビッグデータの台頭は、効率的でユーザフレンドリな自動機械学習(AutoML)ツールの必要性を増幅した。 しかし、ドメイン固有のデータを理解し、予測タスクを定義することの複雑さは、人間の介入を必要とし、完全な自動化を防ぎながらプロセスに時間がかかる。 その代わり、ユーザーは機械学習(ML)プロセスの深い知識を必要とせず、直感的で自然な会話を通じてAutoMLタスクの実行を支援するインテリジェントエージェントを構想する。 このエージェントの主な課題は、ユーザの予測目標を正確に理解し、その結果、正確なMLタスクを定式化し、それに応じてデータセットとモデルパラメータを調整し、結果を効果的に表現することである。 本稿では,ChatGPTに基づく対話型データサイエンスフレームワークを導入することで,この野心的な目標に向けて先駆的な一歩を踏み出した。 正確には、私たちは、大きな言語モデル(chatgpt)を使用して、ユーザとmlモデル(scikit-learn)の間の自然なインターフェースを構築します。 私たちのモデルは、データの可視化、タスクの定式化、予測エンジニアリング、結果の要約とレコメンデーションという4つの対話状態を中心に動きます。 各状態はユニークな会話フェーズを示し、ユーザーとシステム全体の相互作用に影響を与える。 マイクロエージェント"として機能する複数のLLMインスタンスは、凝集性のある会話フローを確保し、会話の進行を細かく制御する。 まとめると,会話型データサイエンスの新たな概念の実現可能性を証明するとともに,複雑なタスクを解決する上でのllmの能力の低下を実証するエンド・ツー・エンドシステムを開発した。 興味深いことに、その開発は現在のLLM(ChatGPT)においていくつかの重大な弱点を浮き彫りにした。

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