Fugu-MT 論文翻訳(概要): MLR-Copilot: Autonomous Machine Learning Research based on Large Language Models Agents

論文の概要: MLR-Copilot: Autonomous Machine Learning Research based on Large Language Models Agents

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14033v1
Date: Mon, 26 Aug 2024 05:55:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-27 14:52:59.879557
Title: MLR-Copilot: Autonomous Machine Learning Research based on Large Language Models Agents
Title（参考訳）: MLR-Copilot:大規模言語モデルエージェントに基づく自律型機械学習研究
Authors: Ruochen Li, Teerth Patel, Qingyun Wang, Xinya Du,
Abstract要約: 大規模言語モデルを用いた自律型機械学習研究(MLR-Copilot)を提案する。大規模言語モデル(LLM)エージェントを用いた研究アイデアの自動生成と実装を通じて、機械学習研究の生産性を向上させるように設計されている。我々は,5つの機械学習研究課題に関するフレームワークを評価し,研究の進展とイノベーションを促進するためのフレームワークの可能性を示す実験結果を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.86017322488788
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning research, crucial for technological advancements and innovation, often faces significant challenges due to its inherent complexity, slow pace of experimentation, and the necessity for specialized expertise. Motivated by this, we present a new systematic framework, autonomous Machine Learning Research with large language models (MLR-Copilot), designed to enhance machine learning research productivity through the automatic generation and implementation of research ideas using Large Language Model (LLM) agents. The framework consists of three phases: research idea generation, experiment implementation, and implementation execution. First, existing research papers are used to generate hypotheses and experimental plans vis IdeaAgent powered by LLMs. Next, the implementation generation phase translates these plans into executables with ExperimentAgent. This phase leverages retrieved prototype code and optionally retrieves candidate models and data. Finally, the execution phase, also managed by ExperimentAgent, involves running experiments with mechanisms for human feedback and iterative debugging to enhance the likelihood of achieving executable research outcomes. We evaluate our framework on five machine learning research tasks and the experimental results show the framework's potential to facilitate the research progress and innovations.
Abstract（参考訳）: 機械学習の研究は、技術的進歩とイノベーションに不可欠であり、その固有の複雑さ、実験の遅いペース、専門的な専門知識の必要性により、しばしば重大な課題に直面している。そこで我々は,大規模言語モデル(MLR-Copilot)を用いた自律機械学習研究という,大規模言語モデル(LLM)エージェントを用いた研究アイデアの自動生成と実装による機械学習研究の生産性向上を目的とした,新たな体系的フレームワークを提案する。このフレームワークは、研究アイデア生成、実験実装、実装実行の3つのフェーズで構成されている。第一に、既存の研究論文は、LLMを動力とするIdeanAgentの仮説と実験計画を生成するために使用されている。次に、実装生成フェーズはこれらの計画をExperimentAgentで実行可能なものに翻訳する。このフェーズは、検索されたプロトタイプコードを活用し、任意に候補モデルとデータを検索する。最後に、ExperimentAgentが管理する実行フェーズでは、人間のフィードバックと反復デバッグのためのメカニズムを使って実験を行い、実行可能な研究成果を達成する可能性を高める。我々は,5つの機械学習研究課題に関するフレームワークを評価し,研究の進展とイノベーションを促進するためのフレームワークの可能性を示す実験結果を示した。

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