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: 翻訳完了
• 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。

関連論文リスト

• ResearchCodeAgent: An LLM Multi-Agent System for Automated Codification of Research Methodologies [16.90884865239373]
  本研究では,研究方法論の体系化を自動化する新しいマルチエージェントシステムであるResearchCodeAgentを紹介する。 このシステムは、ハイレベルな研究概念と実践的な実装のギャップを埋める。 ResearchCodeAgentは、研究実施プロセスに向けた重要なステップであり、機械学習研究のペースを加速する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-28T07:18:45Z)
• A Vision for Auto Research with LLM Agents [47.310516109726656]
  本稿では,科学研究の全ライフサイクルの自動化,コーディネート,最適化を目的とした構造化マルチエージェントフレームワークであるエージェントベースオートリサーチを紹介する。 このシステムは、文献レビュー、アイデア、方法論、実験、論文執筆、査読応答、普及など、すべての主要な研究段階にまたがる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-26T02:06:10Z)
• Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges [88.3032929492409]
  大きな言語モデル(LLM)エージェントは、目標駆動の振る舞いと動的適応能力を持ち、人工知能への重要な経路を示す可能性がある。 本調査は, LLMエージェントシステムを方法論中心の分類法により体系的に分解する。 私たちの作業は、エージェントの構築方法、コラボレーション方法、時間の経過とともにどのように進化するか、という、統一されたアーキテクチャの視点を提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T12:50:17Z)
• MLGym: A New Framework and Benchmark for Advancing AI Research Agents [51.9387884953294]
  我々はMeta MLGymとMLGym-Benchを紹介した。これはAI研究タスクにおける大規模言語モデルの評価と開発のための新しいフレームワークとベンチマークである。 これは機械学習(ML)タスクのための最初のGym環境であり、そのようなエージェントをトレーニングするための強化学習(RL)アルゴリズムの研究を可能にする。 我々は、Claude-3.5-Sonnet、Llama-3.1 405B、GPT-4o、o1-preview、Gemini-1.5 Proなどのベンチマークで、多くのフロンティア大言語モデル(LLM)を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T12:28:23Z)
• Autonomous Microscopy Experiments through Large Language Model Agents [4.241267255764773]
  大規模言語モデル(LLM)は、材料研究のための自動運転研究所(SDL)の開発を加速させた。 本稿では,原子間力顕微鏡(AFM)を自動化するフレームワークであるAILA(Artificially Intelligent Lab Assistant)を紹介する。 我々の体系的な評価は、最先端の言語モデルがドキュメント検索のような基本的なタスクに悩まされていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T09:35:28Z)
• Technical Report: Enhancing LLM Reasoning with Reward-guided Tree Search [95.06503095273395]
  o1のような推論アプローチは困難で、研究者はこのオープンな研究領域を前進させようとさまざまな試みを行ってきた。 本稿では,報酬誘導木探索アルゴリズムを用いて,LLMの推論能力を高めるための予備的な検討を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T16:15:17Z)
• Designing Reliable Experiments with Generative Agent-Based Modeling: A Comprehensive Guide Using Concordia by Google DeepMind [39.96801170116895]
  Generative Agent-Based Modeling (GABM)は、AI駆動エージェントが複雑な振る舞いを生成できるシミュレーションを作成することができる。 本稿では,GABMを用いた信頼性実験を設計するためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T14:45:08Z)
• Chain of Ideas: Revolutionizing Research Via Novel Idea Development with LLM Agents [64.64280477958283]
  科学文献の急激な増加は、研究者が最近の進歩と意義ある研究方向を見極めるのを困難にしている。 大規模言語モデル(LLM)の最近の発展は、新しい研究のアイデアを自動生成するための有望な道のりを示唆している。 本研究では, チェーン構造に関連文献を整理し, 研究領域の進展を効果的に反映する, LLMベースのエージェントであるChain-of-Ideas(CoI)エージェントを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T03:26:37Z)
• Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers [90.26363107905344]
  大型言語モデル(LLM)は、科学的な発見を加速する可能性についての楽観主義を喚起した。 LLMシステムは、新しい専門家レベルのアイデアを生み出すための第一歩を踏み出すことができるという評価はない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-06T08:25:03Z)
• Towards Fully Autonomous Research Powered by LLMs: Case Study on Simulations [5.03859766090879]
  本研究では,大規模言語モデルを用いた自律型シミュレーションエージェントの実現可能性について検討する。 高分子鎖配座のシミュレーション問題をケーススタディとして, 異なるLLMを用いたASAの性能評価を行った。 その結果,ASA-GPT-4oは指定された研究ミッションでほぼ不当に実行された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-28T03:48:05Z)
• Retrieval-Enhanced Machine Learning: Synthesis and Opportunities [60.34182805429511]
  検索エンハンスメントは機械学習(ML)の幅広い範囲に拡張できる この研究は、MLの様々な領域の文献を、現在の文献から欠落している一貫した表記で合成することで、このパラダイムの正式なフレームワークであるRetrieval-Enhanced Machine Learning (REML)を導入する。 本研究の目的は、様々な分野の研究者に対して、検索強化モデルの包括的、正式に構造化された枠組みを付与し、学際的な将来の研究を促進することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T20:01:21Z)
• Automatic benchmarking of large multimodal models via iterative experiment programming [71.78089106671581]
  本稿では,LMMの自動ベンチマークのための最初のフレームワークであるAPExを紹介する。 自然言語で表現された研究の質問に対して、APExは大きな言語モデル(LLM)と事前定義されたツールのライブラリを活用して、手元にあるモデルの一連の実験を生成する。 調査の現在の状況に基づいて、APExはどの実験を行うか、結果が結論を引き出すのに十分かどうかを選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T06:43:46Z)
• ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models [56.08917291606421]
  ResearchAgentは、新しい作品のアイデアと運用のためのAIベースのシステムである。 ResearchAgentは、新しい問題を自動で定義し、手法と設計実験を提案し、繰り返し修正する。 我々は、複数の分野にわたる科学論文に関するResearchAgentを実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T13:36:29Z)
• System for systematic literature review using multiple AI agents: Concept and an empirical evaluation [5.194208843843004]
  本稿では,システム文献レビューの実施プロセスの完全自動化を目的とした,新しいマルチAIエージェントモデルを提案する。 このモデルは、研究者がトピックを入力するユーザフレンドリーなインターフェースを介して動作する。 関連する学術論文を検索するために使用される検索文字列を生成する。 モデルはこれらの論文の要約を自律的に要約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T10:27:52Z)
• MLXP: A Framework for Conducting Replicable Experiments in Python [63.37350735954699]
  MLXPはPythonをベースとした,オープンソースの,シンプルで,軽量な実験管理ツールである。 実験プロセスを最小限のオーバーヘッドで合理化し、高いレベルの実践的オーバーヘッドを確保します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T14:22:20Z)
• Emergent autonomous scientific research capabilities of large language models [0.0]
  トランスフォーマーベースの大規模言語モデルは、機械学習研究の分野で急速に進歩している。 本稿では、自律設計、計画、科学実験の実行のために、複数の大規模言語モデルを組み合わせたインテリジェントエージェントシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T16:50:17Z)
• Less is More: A Call to Focus on Simpler Models in Genetic Programming for Interpretable Machine Learning [1.0323063834827415]
  解釈可能性(interpretability)は、ハイテイクなアプリケーションにおける機械学習モデルの安全かつ責任ある使用に不可欠である。 GP for IMLの研究は、低複雑さモデルにおける探索に重点を置く必要があると我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T08:28:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。