論文の概要: Towards Automated Machine Learning Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05258v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 00:47:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 16:22:22.947552
• Title: Towards Automated Machine Learning Research
• Title（参考訳）: 機械学習研究の自動化に向けて
• Authors: Shervin Ardeshir,
• Abstract要約: 本稿では、コンポーネントレベルのイノベーションを通じて、機械学習研究における漸進的な進歩を自動化するためのトップダウンアプローチについて検討する。 本フレームワークは,新しいコンポーネントを体系的に生成し,その実現可能性を評価し,既存のベースラインに対して性能を評価する。 予測仮説の優先順位付けに報奨モデルを導入することにより,仮説生成および評価プロセスの効率化を目指す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.169915659794567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores a top-down approach to automating incremental advances in machine learning research through component-level innovation, facilitated by Large Language Models (LLMs). Our framework systematically generates novel components, validates their feasibility, and evaluates their performance against existing baselines. A key distinction of this approach lies in how these novel components are generated. Unlike traditional AutoML and NAS methods, which often rely on a bottom-up combinatorial search over predefined, hardcoded base components, our method leverages the cross-domain knowledge embedded in LLMs to propose new components that may not be confined to any hard-coded predefined set. By incorporating a reward model to prioritize promising hypotheses, we aim to improve the efficiency of the hypothesis generation and evaluation process. We hope this approach offers a new avenue for exploration and contributes to the ongoing dialogue in the field.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)によって促進されるコンポーネントレベルの革新を通じて,機械学習研究の段階的な進歩を自動化するためのトップダウンアプローチについて検討する。 本フレームワークは,新しいコンポーネントを体系的に生成し,その実現可能性を評価し,既存のベースラインに対して性能を評価する。 このアプローチの重要な違いは、これらの新しいコンポーネントの生成方法にある。 従来のAutoMLやNASメソッドと異なり、事前に定義されたハードコードされたベースコンポーネントよりもボトムアップの組合せ探索に頼っている場合が多いが、この手法はLLMに埋め込まれたクロスドメイン知識を活用して、ハードコードされた事前定義セットに制限されないかもしれない新しいコンポーネントを提案する。 予測仮説の優先順位付けに報奨モデルを導入することにより,仮説生成および評価プロセスの効率化を目指す。 このアプローチが新たな探索道を提供し、この分野における対話に貢献することを願っている。

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