論文の概要: Benchmarking Data Science Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17168v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 03:03:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 18:04:29.076968
- Title: Benchmarking Data Science Agents
- Title（参考訳）: データサイエンスエージェントのベンチマーク
- Authors: Yuge Zhang, Qiyang Jiang, Xingyu Han, Nan Chen, Yuqing Yang, Kan Ren
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、データサイエンスエージェントとして有望な支援として登場し、データ分析と処理において人間を支援している。
しかし、現実の応用の様々な要求と複雑な分析プロセスによって、それらの実用的有効性は依然として制限されている。
我々は、新しい評価パラダイムであるDSEvalと、これらのエージェントの性能を評価するための一連の革新的なベンチマークを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.582116078653968
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the era of data-driven decision-making, the complexity of data analysis
necessitates advanced expertise and tools of data science, presenting
significant challenges even for specialists. Large Language Models (LLMs) have
emerged as promising aids as data science agents, assisting humans in data
analysis and processing. Yet their practical efficacy remains constrained by
the varied demands of real-world applications and complicated analytical
process. In this paper, we introduce DSEval -- a novel evaluation paradigm, as
well as a series of innovative benchmarks tailored for assessing the
performance of these agents throughout the entire data science lifecycle.
Incorporating a novel bootstrapped annotation method, we streamline dataset
preparation, improve the evaluation coverage, and expand benchmarking
comprehensiveness. Our findings uncover prevalent obstacles and provide
critical insights to inform future advancements in the field.
- Abstract（参考訳）: データ駆動意思決定の時代において、データ分析の複雑さはデータサイエンスの高度な専門知識とツールを必要とし、専門家にとっても大きな課題となる。
大規模言語モデル(LLM)は、データサイエンスエージェントとして有望な支援として登場し、データ分析と処理において人間を支援している。
しかし、実際の応用や複雑な分析プロセスに対する様々な要求によって、実用性は依然として制限されている。
本稿では、新しい評価パラダイムであるdsevalと、データサイエンスライフサイクル全体を通してこれらのエージェントのパフォーマンスを評価するための一連の革新的なベンチマークを紹介する。
新規なブートストラップアノテーション手法を導入し,データセット作成の合理化,評価カバレッジの向上,ベンチマークの総合性の向上を図る。
私たちの発見は、一般的な障害を明らかにし、この分野の今後の進歩を知るための重要な洞察を与えます。
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