論文の概要: TrainerAgent: Customizable and Efficient Model Training through
LLM-Powered Multi-Agent System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06622v2
- Date: Thu, 23 Nov 2023 10:57:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 02:27:42.759139
- Title: TrainerAgent: Customizable and Efficient Model Training through
LLM-Powered Multi-Agent System
- Title（参考訳）: TrainerAgent: LLM搭載マルチエージェントシステムによるカスタマイズ可能かつ効率的なモデルトレーニング
- Authors: Haoyuan Li, Hao Jiang, Tianke Zhang, Zhelun Yu, Aoxiong Yin, Hao
Cheng, Siming Fu, Yuhao Zhang, Wanggui He
- Abstract要約: TrainerAgentは、タスク、データ、モデル、サーバーエージェントを含むマルチエージェントフレームワークである。
これらのエージェントは、ユーザ定義のタスク、入力データ、要求(例えば、精度、速度)を分析し、データとモデルの両方の観点からそれらを最適化して満足なモデルを取得し、最終的にこれらのモデルをオンラインサービスとしてデプロイする。
本研究は,従来のモデル開発と比較して,効率と品質が向上した望ましいモデルの実現において,大きな進歩を示すものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.019244136838017
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Training AI models has always been challenging, especially when there is a
need for custom models to provide personalized services. Algorithm engineers
often face a lengthy process to iteratively develop models tailored to specific
business requirements, making it even more difficult for non-experts. The quest
for high-quality and efficient model development, along with the emergence of
Large Language Model (LLM) Agents, has become a key focus in the industry.
Leveraging the powerful analytical, planning, and decision-making capabilities
of LLM, we propose a TrainerAgent system comprising a multi-agent framework
including Task, Data, Model and Server agents. These agents analyze
user-defined tasks, input data, and requirements (e.g., accuracy, speed),
optimizing them comprehensively from both data and model perspectives to obtain
satisfactory models, and finally deploy these models as online service.
Experimental evaluations on classical discriminative and generative tasks in
computer vision and natural language processing domains demonstrate that our
system consistently produces models that meet the desired criteria.
Furthermore, the system exhibits the ability to critically identify and reject
unattainable tasks, such as fantastical scenarios or unethical requests,
ensuring robustness and safety. This research presents a significant
advancement in achieving desired models with increased efficiency and quality
as compared to traditional model development, facilitated by the integration of
LLM-powered analysis, decision-making, and execution capabilities, as well as
the collaboration among four agents. We anticipate that our work will
contribute to the advancement of research on TrainerAgent in both academic and
industry communities, potentially establishing it as a new paradigm for model
development in the field of AI.
- Abstract（参考訳）: AIモデルのトレーニングは、特にパーソナライズされたサービスを提供するカスタムモデルが必要な場合、常に困難だった。
アルゴリズムエンジニアは、特定のビジネス要件に合わせて反復的にモデルを開発するための長いプロセスに直面します。
高品質で効率的なモデル開発の探求は、大規模言語モデル(llm)エージェントの出現とともに、業界において重要な焦点となっている。
LLMの強力な分析,計画,意思決定機能を活用し,タスク,データ,モデル,サーバエージェントを含むマルチエージェントフレームワークからなるTranerAgentシステムを提案する。
これらのエージェントは、ユーザ定義のタスク、入力データ、要求(例えば、精度、速度)を分析し、データとモデルの両方の観点から包括的な最適化を行い、満足なモデルを取得し、最終的にこれらのモデルをオンラインサービスとしてデプロイする。
コンピュータビジョンおよび自然言語処理領域における古典的識別的・生成的タスクに関する実験的評価は,我々のシステムが所望の基準を満たすモデルを一貫して生成していることを示す。
さらに、システムは、ファンタスティックなシナリオや非倫理的な要求など、達成不可能なタスクを批判的に識別し、拒否する能力を示し、堅牢性と安全性を確保する。
本研究は, LLMを用いた分析, 意思決定, 実行能力の統合, および4つのエージェント間の協調により, 従来のモデル開発と比較して, 効率と品質が向上した望ましいモデルの実現において, 大幅な進歩を示すものである。
我々は,AI分野におけるモデル開発の新たなパラダイムとして,学術および産業コミュニティにおけるTranerAgentの研究の進展に,我々の研究が貢献することを期待している。
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