論文の概要: IMPROVE: Iterative Model Pipeline Refinement and Optimization Leveraging LLM Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18530v2
• Date: Sun, 01 Jun 2025 10:08:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 16:22:43.124838
• Title: IMPROVE: Iterative Model Pipeline Refinement and Optimization Leveraging LLM Experts
• Title（参考訳）: IMPROVE: LLMエキスパートを活用した反復的モデルパイプラインリファインメントと最適化
• Authors: Eric Xue, Ke Chen, Zeyi Huang, Yuyang Ji, Yong Jae Lee, Haohan Wang,
• Abstract要約: 機械学習のワークフローを自動化するための有望なソリューションとして、大規模言語モデル(LLM)エージェントが登場した。 LLM駆動のMLパイプライン設計のための新しい戦略であるIterative Refinementを紹介します。 実際のトレーニングフィードバックに基づいて個々のコンポーネントを体系的に更新することにより、イテレーティブリファインメントはモデル全体のパフォーマンスを改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.98057887166546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language model (LLM) agents have emerged as a promising solution to automate the workflow of machine learning, but most existing methods share a common limitation: they attempt to optimize entire pipelines in a single step before evaluation, making it difficult to attribute improvements to specific changes. This lack of granularity leads to unstable optimization and slower convergence, limiting their effectiveness. To address this, we introduce Iterative Refinement, a novel strategy for LLM-driven ML pipeline design inspired by how human ML experts iteratively refine models, focusing on one component at a time rather than making sweeping changes all at once. By systematically updating individual components based on real training feedback, Iterative Refinement improves overall model performance. We also provide some theoretical edvience of the superior properties of this Iterative Refinement. Further, we implement this strategy in IMPROVE, an end-to-end LLM agent framework for automating and optimizing object classification pipelines. Through extensive evaluations across datasets of varying sizes and domains, we demonstrate that Iterative Refinement enables IMPROVE to consistently achieve better performance over existing zero-shot LLM-based approaches.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)エージェントが機械学習のワークフローを自動化するための有望なソリューションとして登場したが、既存のほとんどのメソッドは共通の制限を共有している。 この粒度の不足は不安定な最適化と収束を遅くし、その効果を制限している。 これを解決するために、私たちは、LLM駆動のMLパイプライン設計のための新しい戦略であるIterative Refinementを紹介します。 実際のトレーニングフィードバックに基づいて個々のコンポーネントを体系的に更新することにより、反復リファインメントはモデル全体のパフォーマンスを改善する。 また、このイテレーティブ・リファインメントの優れた性質に関する理論的エデュケーションも提供する。 さらに、オブジェクト分類パイプラインの自動化と最適化のためのエンドツーエンドのLLMエージェントフレームワークであるIMPROVEにおいて、この戦略を実装した。 さまざまなサイズとドメインのデータセットに対する広範な評価を通じて、イテレーティブリファインメントにより、IMPROVEが既存のゼロショットLCMベースのアプローチよりも一貫してパフォーマンスを向上できることを示す。

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