論文の概要: Can Models Help Us Create Better Models? Evaluating LLMs as Data Scientists

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23331v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 17:59:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:02:21.327758
• Title: Can Models Help Us Create Better Models? Evaluating LLMs as Data Scientists
• Title（参考訳）: モデルはより良いモデルを作るのに役立つか? LLMをデータサイエンティストとして評価する
• Authors: Michał Pietruszka, Łukasz Borchmann, Aleksander Jędrosz, Paweł Morawiecki,
• Abstract要約: データサイエンスにおける最も知識集約的な課題の1つに取り組むために設計された,大規模言語モデルのベンチマークを示す。 提案手法のFeatEngは,LLMの幅広い能力を安価かつ効率的に評価できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License:
• Abstract: We present a benchmark for large language models designed to tackle one of the most knowledge-intensive tasks in data science: writing feature engineering code, which requires domain knowledge in addition to a deep understanding of the underlying problem and data structure. The model is provided with a dataset description in a prompt and asked to generate code transforming it. The evaluation score is derived from the improvement achieved by an XGBoost model fit on the modified dataset compared to the original data. By an extensive evaluation of state-of-the-art models and comparison to well-established benchmarks, we demonstrate that the FeatEng of our proposal can cheaply and efficiently assess the broad capabilities of LLMs, in contrast to the existing methods.
• Abstract（参考訳）: データサイエンスにおける最も知識集約的なタスクの1つ、すなわち、基礎となる問題とデータ構造を深く理解するのに加えて、ドメイン知識を必要とする特徴エンジニアリングコードを書くことに取り組むために設計された、大規模言語モデルのベンチマークを示す。 モデルには、プロンプトでデータセット記述が提供され、それを変換するコードを生成するように要求される。 評価スコアは、元のデータと比較して修正データセットに適合するXGBoostモデルにより達成された改善から導かれる。 従来の手法と対照的に,提案手法のFeatEngを安価かつ効率的に評価できることを実証した。

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