論文の概要: Large Language Model Agent for Hyper-Parameter Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01881v2
- Date: Tue, 6 Feb 2024 15:03:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 11:23:03.321462
- Title: Large Language Model Agent for Hyper-Parameter Optimization
- Title（参考訳）: 超パラメータ最適化のための大言語モデルエージェント
- Authors: Siyi Liu, Chen Gao, Yong Li
- Abstract要約: 多様な機械学習タスクにまたがるハイパーパラメータ最適化を自動化するために,LLM(Large Language Models)を活用した新しいパラダイムを導入する。
AgentHPOはタスク情報を自律的に処理し、特定のハイパーパラメータで実験を行い、反復的にそれらを最適化する。
このヒューマンライクな最適化プロセスは、必要な試行回数を大幅に削減し、セットアッププロセスを単純化し、解釈可能性とユーザ信頼を高める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.560250427498243
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hyperparameter optimization is critical in modern machine learning, requiring
expert knowledge, numerous trials, and high computational and human resources.
Despite the advancements in Automated Machine Learning (AutoML), challenges in
terms of trial efficiency, setup complexity, and interoperability still
persist. To address these issues, we introduce a novel paradigm leveraging
Large Language Models (LLMs) to automate hyperparameter optimization across
diverse machine learning tasks, which is named AgentHPO (short for LLM
Agent-based Hyperparameter Optimization). Specifically, AgentHPO processes the
task information autonomously, conducts experiments with specific
hyperparameters (HPs), and iteratively optimizes them based on historical
trials. This human-like optimization process largely reduces the number of
required trials, simplifies the setup process, and enhances interpretability
and user trust, compared to traditional AutoML methods. Extensive empirical
experiments conducted on 12 representative machine-learning tasks indicate that
AgentHPO not only matches but also often surpasses the best human trials in
terms of performance while simultaneously providing explainable results.
Further analysis sheds light on the strategies employed by the LLM in
optimizing these tasks, highlighting its effectiveness and adaptability in
various scenarios.
- Abstract（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化は現代の機械学習において重要であり、専門家の知識、数多くの試行、高い計算と人的資源を必要とする。
自動機械学習(automl)の進歩にもかかわらず、試行効率、セットアップの複雑さ、相互運用性の面での課題は依然として続いている。
これらの課題に対処するため,多種多様な機械学習タスクにおけるハイパーパラメータ最適化を自動化するために,LLM(Large Language Models)を利用した新しいパラダイムを導入する。
具体的には、AgentHPOはタスク情報を自律的に処理し、特定のハイパーパラメータ(HP)を用いて実験を行い、歴史的な試行に基づいて反復的に最適化する。
このヒューマンライクな最適化プロセスは、必要な試行回数を大幅に削減し、セットアッププロセスを単純化し、従来のAutoMLメソッドと比較して解釈可能性とユーザ信頼を高める。
12の代表的な機械学習タスクに対して行われた大規模な実験実験は、エージェントHPOが一致しただけでなく、最も優れたヒトの治験を上回り、同時に説明可能な結果を提供することを示している。
さらなる分析は、LLMがこれらのタスクを最適化する際の戦略に光を当て、様々なシナリオにおけるその有効性と適応性を強調している。
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