Fugu-MT 論文翻訳(概要): AutoM3L: An Automated Multimodal Machine Learning Framework with Large Language Models

論文の概要: AutoM3L: An Automated Multimodal Machine Learning Framework with Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00665v1
Date: Thu, 1 Aug 2024 16:01:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-04 20:06:59.367161
Title: AutoM3L: An Automated Multimodal Machine Learning Framework with Large Language Models
Title（参考訳）: AutoM3L: 大規模言語モデルによる自動マルチモーダル機械学習フレームワーク
Authors: Daqin Luo, Chengjian Feng, Yuxuan Nong, Yiqing Shen,
Abstract要約: 本稿では,革新的マルチモーダル機械学習フレームワークAutoM3Lを紹介する。 AutoM3Lはデータモダリティを理解し、ユーザ要求に基づいて適切なモデルを選択する。 6つの多様なマルチモーダルデータセット上でのAutoM3Lの性能評価を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.496539724366041
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automated Machine Learning (AutoML) offers a promising approach to streamline the training of machine learning models. However, existing AutoML frameworks are often limited to unimodal scenarios and require extensive manual configuration. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have showcased their exceptional abilities in reasoning, interaction, and code generation, presenting an opportunity to develop a more automated and user-friendly framework. To this end, we introduce AutoM3L, an innovative Automated Multimodal Machine Learning framework that leverages LLMs as controllers to automatically construct multimodal training pipelines. AutoM3L comprehends data modalities and selects appropriate models based on user requirements, providing automation and interactivity. By eliminating the need for manual feature engineering and hyperparameter optimization, our framework simplifies user engagement and enables customization through directives, addressing the limitations of previous rule-based AutoML approaches. We evaluate the performance of AutoM3L on six diverse multimodal datasets spanning classification, regression, and retrieval tasks, as well as a comprehensive set of unimodal datasets. The results demonstrate that AutoM3L achieves competitive or superior performance compared to traditional rule-based AutoML methods. Furthermore, a user study highlights the user-friendliness and usability of our framework, compared to the rule-based AutoML methods.
Abstract（参考訳）: Automated Machine Learning (AutoML)は、マシンラーニングモデルのトレーニングを合理化する、有望なアプローチを提供する。しかしながら、既存のAutoMLフレームワークは、多くの場合、無制限のシナリオに制限され、広範な手動設定を必要とする。近年のLLM(Large Language Models)の進歩は、推論、対話、コード生成における例外的な能力を示し、より自動化され、ユーザフレンドリーなフレームワークを開発する機会を提示している。この目的のために,LLMをコントローラとして活用してマルチモーダルトレーニングパイプラインを自動構築する,革新的なマルチモーダル機械学習フレームワークであるAutoM3Lを紹介した。 AutoM3Lはデータモダリティを理解し、ユーザ要求に基づいて適切なモデルを選択し、自動化と対話性を提供する。手動の機能エンジニアリングとハイパーパラメータ最適化の必要性をなくすことで、当社のフレームワークはユーザエンゲージメントを簡素化し、ディレクティブによるカスタマイズを可能にし、従来のルールベースのAutoMLアプローチの制限に対処します。分類,レグレッション,検索タスクにまたがる6つの多様なマルチモーダルデータセットにおけるAutoM3Lの性能と,非モーダルデータセットの包括的集合を評価する。その結果,従来のルールベースのAutoML手法と比較して,AutoM3Lは競争力や性能に優れていた。さらに、ユーザ調査では、ルールベースのAutoMLメソッドと比較して、私たちのフレームワークのユーザフレンドリさとユーザビリティを強調しています。

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