論文の概要: Data Interpreter: An LLM Agent For Data Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18679v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 19:49:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 16:52:13.009314
• Title: Data Interpreter: An LLM Agent For Data Science
• Title（参考訳）: Data Interpreter: データサイエンスのためのLLMエージェント
• Authors: Sirui Hong, Yizhang Lin, Bangbang Liu, Binhao Wu, Danyang Li, Jiaqi Chen, Jiayi Zhang, Jinlin Wang, Lingyao Zhang, Mingchen Zhuge, Taicheng Guo, Tuo Zhou, Wei Tao, Wenyi Wang, Xiangru Tang, Xiangtao Lu, Xinbing Liang, Yaying Fei, Yuheng Cheng, Zongze Xu, Chenglin Wu, Li Zhang, Min Yang, Xiawu Zheng
• Abstract要約: Data Interpreterは、コードで解決するように設計されたソリューションである。 データサイエンスにおける問題解決を強化するための3つの重要なテクニックを強調している。 MATHデータセットは26%増加し、オープンなタスクは112%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.02054654674665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM)-based agents have demonstrated remarkable effectiveness. However, their performance can be compromised in data science scenarios that require real-time data adjustment, expertise in optimization due to complex dependencies among various tasks, and the ability to identify logical errors for precise reasoning. In this study, we introduce the Data Interpreter, a solution designed to solve with code that emphasizes three pivotal techniques to augment problem-solving in data science: 1) dynamic planning with hierarchical graph structures for real-time data adaptability;2) tool integration dynamically to enhance code proficiency during execution, enriching the requisite expertise;3) logical inconsistency identification in feedback, and efficiency enhancement through experience recording. We evaluate the Data Interpreter on various data science and real-world tasks. Compared to open-source baselines, it demonstrated superior performance, exhibiting significant improvements in machine learning tasks, increasing from 0.86 to 0.95. Additionally, it showed a 26% increase in the MATH dataset and a remarkable 112% improvement in open-ended tasks. The solution will be released at https://github.com/geekan/MetaGPT.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)に基づくエージェントは顕著な効果を示した。 しかし、それらのパフォーマンスは、リアルタイムなデータ調整、様々なタスク間の複雑な依存関係による最適化の専門知識、正確な推論のための論理的エラーを特定する能力を必要とするデータサイエンスのシナリオで損なわれる可能性がある。 本研究では、データサイエンスにおける問題解決を強化するために、3つの重要なテクニックを強調したコードで解決するためのソリューションであるData Interpreterを紹介する。 1)リアルタイムデータ適応性のための階層的グラフ構造による動的計画、2)実行中のコード習熟度を高めるためのツールの統合、必要な専門知識の充実、3)フィードバックにおける論理的不一貫性の識別、そして体験記録による効率向上。 データインタプリタを様々なデータサイエンスや実世界のタスクで評価する。 オープンソースのベースラインと比較すると、優れたパフォーマンスを示し、機械学習タスクが大幅に改善され、0.86から0.95に増加した。 さらに、数学データセットの26%の増加と112%のオープンエンドタスクの改善が見られた。 ソリューションはhttps://github.com/geekan/MetaGPTでリリースされる。

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