論文の概要: An Analyst-Inspector Framework for Evaluating Reproducibility of LLMs in Data Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16395v1
- Date: Sun, 23 Feb 2025 01:15:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-25 22:36:56.134282
- Title: An Analyst-Inspector Framework for Evaluating Reproducibility of LLMs in Data Science
- Title（参考訳）: データサイエンスにおけるLCMの再現性評価のための分析・検査フレームワーク
- Authors: Qiuhai Zeng, Claire Jin, Xinyue Wang, Yuhan Zheng, Qunhua Li,
- Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、コード生成によるデータサイエンスタスクの可能性を示している。
LLM生成データサイエンスを自動評価・実施する新しいアナリスト・インスペクタフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.064778712920176
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated potential for data science tasks via code generation. However, the exploratory nature of data science, alongside the stochastic and opaque outputs of LLMs, raise concerns about their reliability. While prior work focuses on benchmarking LLM accuracy, reproducibility remains underexplored, despite being critical to establishing trust in LLM-driven analysis. We propose a novel analyst-inspector framework to automatically evaluate and enforce the reproducibility of LLM-generated data science workflows - the first rigorous approach to the best of our knowledge. Defining reproducibility as the sufficiency and completeness of workflows for reproducing functionally equivalent code, this framework enforces computational reproducibility principles, ensuring transparent, well-documented LLM workflows while minimizing reliance on implicit model assumptions. Using this framework, we systematically evaluate five state-of-the-art LLMs on 1,032 data analysis tasks across three diverse benchmark datasets. We also introduce two novel reproducibility-enhancing prompting strategies. Our results show that higher reproducibility strongly correlates with improved accuracy and reproducibility-enhancing prompts are effective, demonstrating structured prompting's potential to enhance automated data science workflows and enable transparent, robust AI-driven analysis. Our code is publicly available.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、コード生成によるデータサイエンスタスクの可能性を示している。
しかし、LLMの確率的および不透明な出力とともに、データサイエンスの探索的な性質は、その信頼性に関する懸念を引き起こす。
以前の研究はLLMの精度のベンチマークに重点を置いていたが、再現性はLLM駆動分析の信頼性を確立する上では不可欠であるにもかかわらず、未調査のままである。
本稿では,LLM生成データサイエンスワークフローの再現性を自動的に評価し,実施するための新たなアナリスト・インスペクタフレームワークを提案する。
このフレームワークは、関数的に等価なコードを再現するためのワークフローの十分かつ完全性として再現性を定義し、暗黙のモデル仮定への依存を最小限に抑えつつ、透過的で文書化されたLCMワークフローを保証する。
このフレームワークを用いて,3つのベンチマークデータセットにまたがる1,032データ解析タスクに対して,最先端の5つのLCMを体系的に評価した。
また、2つの新しい再現性向上戦略も導入する。
その結果、高い再現性は精度の向上と再現性向上のプロンプトの有効性に強く相関し、構造化プロンプトが自動データサイエンスワークフローを強化し、透明で堅牢なAI駆動分析を実現する可能性を実証した。
私たちのコードは公開されています。
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