論文の概要: MLRC-Bench: Can Language Agents Solve Machine Learning Research Challenges?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09702v1
• Date: Sun, 13 Apr 2025 19:35:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-23 03:11:18.007147
• Title: MLRC-Bench: Can Language Agents Solve Machine Learning Research Challenges?
• Title（参考訳）: MLRC-Bench: 言語エージェントは機械学習研究の課題を解決できるか?
• Authors: Yunxiang Zhang, Muhammad Khalifa, Shitanshu Bhushan, Grant D Murphy, Lajanugen Logeswaran, Jaekyeom Kim, Moontae Lee, Honglak Lee, Lu Wang,
• Abstract要約: MLRC-Benchは、機械学習(ML)リサーチコンペティションの挑戦において、言語エージェントがいかに効果的に対処できるかを定量化するために設計されたベンチマークである。 MLRC-Benchは以前の研究とは異なり、新しい研究手法を提案し、実装する上で重要なステップを計測する。 最も優れた試験薬でさえ、ベースラインとトップヒューマンのスコアの差の9.3%しか閉じていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.62421656031128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing evaluation of large language model (LLM) agents on scientific discovery lacks objective baselines and metrics to assess the viability of their proposed methods. To address this issue, we introduce MLRC-Bench, a benchmark designed to quantify how effectively language agents can tackle challenging Machine Learning (ML) Research Competitions. Our benchmark highlights open research problems that demand novel methodologies, in contrast to recent benchmarks such as OpenAI's MLE-Bench (Chan et al., 2024) and METR's RE-Bench (Wijk et al., 2024), which focus on well-established research tasks that are largely solvable through sufficient engineering effort. Unlike prior work, e.g., AI Scientist (Lu et al., 2024b), which evaluates the end-to-end agentic pipeline by using LLM-as-a-judge, MLRC-Bench measures the key steps of proposing and implementing novel research methods and evaluates them with newly proposed rigorous protocol and objective metrics. Our curated suite of 7 competition tasks reveals significant challenges for LLM agents. Even the best-performing tested agent (gemini-exp-1206 under MLAB (Huang et al., 2024a)) closes only 9.3% of the gap between baseline and top human participant scores. Furthermore, our analysis reveals a misalignment between the LLM-judged innovation and their actual performance on cutting-edge ML research problems. MLRC-Bench is a dynamic benchmark, which is designed to continually grow with new ML competitions to encourage rigorous and objective evaluations of AI's research capabilities.
• Abstract（参考訳）: 科学的発見における大規模言語モデル(LLM)エージェントの既存の評価には,提案手法の有効性を評価する客観的基準や指標が欠如している。 この問題に対処するため,MLRC-Benchは,機械学習(ML)リサーチコンペティションに,言語エージェントがいかに効果的に対処できるかを定量化するベンチマークである。 本ベンチマークでは,OpenAI の MLE-Bench (Chan et al ,2024) や METR の RE-Bench (Wijk et al ,2024) などの最近のベンチマークとは対照的に,新しい手法を必要とするオープンな研究課題を強調した。 LLM-as-a-judgeを用いてエンドツーエンドのエージェントパイプラインを評価するAI Scientist(Lu et al , 2024b)とは異なり、MLRC-Benchは、新しい研究手法を提案し、実装する上で重要なステップを計測し、新たに提案された厳密なプロトコルと客観的メトリクスで評価する。 コンペティションタスクのキュレートしたスイートでは,LLMエージェントの課題が明らかにされている。 MLAB(Huang et al , 2024a)の下で最も優れた試験薬であるgemini-exp-1206でさえ、ベースラインとヒトのトップスコアの差の9.3%しか閉じていない。 さらに,LLM-judged のイノベーションと最先端ML研究における実際の性能の相違が明らかになった。 MLRC-Benchは、AIの研究能力を厳格かつ客観的に評価するために、新しいMLコンペティションで継続的に成長するように設計された動的ベンチマークである。

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