論文の概要: DSBench: How Far Are Data Science Agents to Becoming Data Science Experts?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07703v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 02:08:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 18:02:00.554053
• Title: DSBench: How Far Are Data Science Agents to Becoming Data Science Experts?
• Title（参考訳）: DSBench: データサイエンスのエージェントはどこまでデータサイエンスの専門家になるのか?
• Authors: Liqiang Jing, Zhehui Huang, Xiaoyang Wang, Wenlin Yao, Wenhao Yu, Kaixin Ma, Hongming Zhang, Xinya Du, Dong Yu,
• Abstract要約: 現実的なタスクでデータサイエンスエージェントを評価するためのベンチマークであるDSBenchを紹介する。 このベンチマークには、466のデータ分析タスクと、EloquenceとKaggleのコンペからソースされた74のデータモデリングタスクが含まれている。 現状のLLM, LVLM, エージェントを評価したところ, 最高のエージェントはデータ解析タスクの34.12%しか解決できず, RPG(Relative Performance Gap)は34.74%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.330879414174476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) and Large Vision-Language Models (LVLMs) have demonstrated impressive language/vision reasoning abilities, igniting the recent trend of building agents for targeted applications such as shopping assistants or AI software engineers. Recently, many data science benchmarks have been proposed to investigate their performance in the data science domain. However, existing data science benchmarks still fall short when compared to real-world data science applications due to their simplified settings. To bridge this gap, we introduce DSBench, a comprehensive benchmark designed to evaluate data science agents with realistic tasks. This benchmark includes 466 data analysis tasks and 74 data modeling tasks, sourced from Eloquence and Kaggle competitions. DSBench offers a realistic setting by encompassing long contexts, multimodal task backgrounds, reasoning with large data files and multi-table structures, and performing end-to-end data modeling tasks. Our evaluation of state-of-the-art LLMs, LVLMs, and agents shows that they struggle with most tasks, with the best agent solving only 34.12% of data analysis tasks and achieving a 34.74% Relative Performance Gap (RPG). These findings underscore the need for further advancements in developing more practical, intelligent, and autonomous data science agents.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)とLVLM(Large Vision-Language Models)は、ショッピングアシスタントやAIソフトウェアエンジニアなど、ターゲットとするアプリケーションのためのエージェントを構築する最近のトレンドに着目する、印象的な言語/ビジョン推論能力を示している。 近年,データサイエンス分野におけるその性能を調べるために,多くのデータサイエンスベンチマークが提案されている。 しかし、既存のデータサイエンスベンチマークは、設定が単純化されたために、実際のデータサイエンスアプリケーションと比較しても、まだ不足している。 このギャップを埋めるために、現実的なタスクでデータサイエンスエージェントを評価するために設計された包括的なベンチマークであるDSBenchを紹介する。 このベンチマークには、466のデータ分析タスクと、EloquenceとKaggleのコンペからソースされた74のデータモデリングタスクが含まれている。 DSBenchは、長いコンテキスト、マルチモーダルタスクのバックグラウンド、大きなデータファイルとマルチテーブル構造による推論、エンドツーエンドのデータモデリングタスクの実行による現実的な設定を提供する。 最先端のLLM、LVLM、エージェントを評価したところ、最も優れたエージェントはデータ分析タスクの34.12%しか解決できず、34.74%の相対パフォーマンスギャップ(RPG)を達成した。 これらの発見は、より実用的でインテリジェントで自律的なデータサイエンスエージェントを開発するためのさらなる進歩の必要性を浮き彫りにしている。

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