論文の概要: AIDE: AI-Driven Exploration in the Space of Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13138v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 18:57:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:07:53.269997
• Title: AIDE: AI-Driven Exploration in the Space of Code
• Title（参考訳）: AIDE: コード空間におけるAI駆動の探索
• Authors: Zhengyao Jiang, Dominik Schmidt, Dhruv Srikanth, Dixing Xu, Ian Kaplan, Deniss Jacenko, Yuxiang Wu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を利用した機械学習エンジニアリングエージェントであるAI-Driven Exploration(AIDE)を紹介する。 AIDEは、コード最適化問題として機械学習エンジニアリングをフレーム化し、潜在的なソリューションの空間におけるツリーサーチとして試行錯誤を定式化する。 有望なソリューションを戦略的に再利用し、精製することにより、AIDEは計算資源を効果的に取引し、性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.401493599308353
• License:
• Abstract: Machine learning, the foundation of modern artificial intelligence, has driven innovations that have fundamentally transformed the world. Yet, behind advancements lies a complex and often tedious process requiring labor and compute intensive iteration and experimentation. Engineers and scientists developing machine learning models spend much of their time on trial-and-error tasks instead of conceptualizing innovative solutions or research hypotheses. To address this challenge, we introduce AI-Driven Exploration (AIDE), a machine learning engineering agent powered by large language models (LLMs). AIDE frames machine learning engineering as a code optimization problem, and formulates trial-and-error as a tree search in the space of potential solutions. By strategically reusing and refining promising solutions, AIDE effectively trades computational resources for enhanced performance, achieving state-of-the-art results on multiple machine learning engineering benchmarks, including our Kaggle evaluations, OpenAI MLE-Bench and METRs RE-Bench.
• Abstract（参考訳）: 現代の人工知能の基盤である機械学習は、世界を根本的に変えたイノベーションを推進してきた。 しかし、進歩の裏には、複雑な、しばしば退屈なプロセスがあり、労働と計算集約的なイテレーションと実験が必要です。 機械学習モデルを開発するエンジニアや科学者は、革新的なソリューションや研究仮説を概念化する代わりに、試行錯誤タスクに多くの時間を費やす。 この課題に対処するために,大規模言語モデル(LLM)を利用した機械学習エンジニアリングエージェントであるAI-Driven Exploration(AIDE)を紹介した。 AIDEは、コード最適化問題として機械学習エンジニアリングをフレーム化し、潜在的なソリューションの空間におけるツリーサーチとして試行錯誤を定式化する。 AIDEは、有望なソリューションの戦略的再利用と精錬によって、パフォーマンス向上のために計算資源を効果的に交換し、Kaggleの評価、OpenAI MLE-Bench、METRs RE-Benchを含む、複数の機械学習エンジニアリングベンチマークで最先端の結果を達成する。

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