論文の概要: Linguacodus: A Synergistic Framework for Transformative Code Generation in Machine Learning Pipelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11585v2
• Date: Tue, 30 Apr 2024 17:56:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 18:58:59.630356
• Title: Linguacodus: A Synergistic Framework for Transformative Code Generation in Machine Learning Pipelines
• Title（参考訳）: Linguacodus: 機械学習パイプラインにおける変換コード生成のための相乗的フレームワーク
• Authors: Ekaterina Trofimova, Emil Sataev, Andrey E. Ustyuzhanin,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語のタスク記述を高レベルなデータ生成命令によってコードに変換する動的パイプラインを提案する。 本稿では、微調整過程を詳述し、自然言語記述を関数型コードに変換する方法について光を当てる。 本稿では,MLタスクの自然な記述を人間のインタラクションを最小限に抑えたコードに変換するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the ever-evolving landscape of machine learning, seamless translation of natural language descriptions into executable code remains a formidable challenge. This paper introduces Linguacodus, an innovative framework designed to tackle this challenge by deploying a dynamic pipeline that iteratively transforms natural language task descriptions into code through high-level data-shaping instructions. The core of Linguacodus is a fine-tuned large language model (LLM), empowered to evaluate diverse solutions for various problems and select the most fitting one for a given task. This paper details the fine-tuning process, and sheds light on how natural language descriptions can be translated into functional code. Linguacodus represents a substantial leap towards automated code generation, effectively bridging the gap between task descriptions and executable code. It holds great promise for advancing machine learning applications across diverse domains. Additionally, we propose an algorithm capable of transforming a natural description of an ML task into code with minimal human interaction. In extensive experiments on a vast machine learning code dataset originating from Kaggle, we showcase the effectiveness of Linguacodus. The investigations highlight its potential applications across diverse domains, emphasizing its impact on applied machine learning in various scientific fields.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の世界では、自然言語による記述を実行可能なコードにシームレスに翻訳することは、まだまだ難しい課題だ。 本稿では、自然言語のタスク記述を高レベルなデータ整形命令によってコードに反復的に変換する動的パイプラインを配置することで、この問題に対処する革新的なフレームワークであるLinguacodusを紹介する。 Linguacodusの中核は、様々な問題に対する多様なソリューションを評価し、与えられたタスクに最も適したものを選択する権限を持つ、微調整された大規模言語モデル(LLM)である。 本稿では、微調整過程を詳述し、自然言語記述を関数型コードに変換する方法について光を当てる。 Linguacodusは、タスク記述と実行可能コードのギャップを効果的に埋める、自動コード生成への大きな飛躍を表している。 それは、さまざまなドメインにわたる機械学習アプリケーションを前進させる、という大きな約束を持っています。 また,MLタスクの自然な記述を人間のインタラクションを最小限に抑えたコードに変換するアルゴリズムを提案する。 Kaggleを起源とする膨大な機械学習コードデータセットに関する広範な実験では、Linguacodusの有効性を示す。 この調査は、さまざまな分野にまたがる潜在的な応用を強調し、さまざまな科学分野における応用機械学習への影響を強調している。

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