論文の概要: MLE-Dojo: Interactive Environments for Empowering LLM Agents in Machine Learning Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07782v1
• Date: Mon, 12 May 2025 17:35:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.519818
• Title: MLE-Dojo: Interactive Environments for Empowering LLM Agents in Machine Learning Engineering
• Title（参考訳）: MLE-Dojo:機械学習工学におけるLLMエージェントの活用のためのインタラクティブ環境
• Authors: Rushi Qiang, Yuchen Zhuang, Yinghao Li, Dingu Sagar V K, Rongzhi Zhang, Changhao Li, Ian Shu-Hei Wong, Sherry Yang, Percy Liang, Chao Zhang, Bo Dai,
• Abstract要約: 自律型大規模言語モデル(LLM)エージェントを体系的に強化し、評価し、改善するためのガイムスタイルのフレームワーク。 MLE-Dojoは、現実的なエンジニアリングシナリオを反映した、多様でオープンなMLEタスクを慎重にキュレートする。 完全に実行可能な環境は、教師付き微調整と強化学習の両方を通して包括的なエージェントトレーニングをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.156093929365255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce MLE-Dojo, a Gym-style framework for systematically reinforcement learning, evaluating, and improving autonomous large language model (LLM) agents in iterative machine learning engineering (MLE) workflows. Unlike existing benchmarks that primarily rely on static datasets or single-attempt evaluations, MLE-Dojo provides an interactive environment enabling agents to iteratively experiment, debug, and refine solutions through structured feedback loops. Built upon 200+ real-world Kaggle challenges, MLE-Dojo covers diverse, open-ended MLE tasks carefully curated to reflect realistic engineering scenarios such as data processing, architecture search, hyperparameter tuning, and code debugging. Its fully executable environment supports comprehensive agent training via both supervised fine-tuning and reinforcement learning, facilitating iterative experimentation, realistic data sampling, and real-time outcome verification. Extensive evaluations of eight frontier LLMs reveal that while current models achieve meaningful iterative improvements, they still exhibit significant limitations in autonomously generating long-horizon solutions and efficiently resolving complex errors. Furthermore, MLE-Dojo's flexible and extensible architecture seamlessly integrates diverse data sources, tools, and evaluation protocols, uniquely enabling model-based agent tuning and promoting interoperability, scalability, and reproducibility. We open-source our framework and benchmarks to foster community-driven innovation towards next-generation MLE agents.
• Abstract（参考訳）: 我々は、反復機械学習工学(MLE)ワークフローにおいて、学習を体系的に強化し、評価し、自律的な大規模言語モデル(LLM)エージェントを改善するための、GymスタイルのフレームワークであるMLE-Dojoを紹介する。 MLE-Dojoは、静的なデータセットや単行評価に主に依存する既存のベンチマークとは異なり、エージェントが構造化されたフィードバックループを通じて反復的に実験、デバッグ、ソリューションの洗練を可能にするインタラクティブな環境を提供する。 200以上の現実世界のKaggle課題に基づいて構築されたMLE-Dojoは、データ処理やアーキテクチャ検索、ハイパーパラメータチューニング、コードデバッグといった現実的なエンジニアリングシナリオを反映するように、多種多様なオープンエンドのMLEタスクを慎重にキュレートする。 完全に実行可能な環境は、教師付き微調整と強化学習の両方を通じて包括的なエージェントトレーニングをサポートし、反復的な実験、リアルなデータサンプリング、リアルタイムな結果検証を容易にする。 8つのフロンティア LLM の大規模評価により、現在のモデルでは有意義な反復的改善が達成されているものの、長い水平解を自律的に生成し、複雑なエラーを効率的に解決する上で、重要な制限がまだ示されていることが明らかとなった。 さらに、MLE-Dojoのフレキシブルで拡張可能なアーキテクチャは、さまざまなデータソース、ツール、評価プロトコルをシームレスに統合し、モデルベースのエージェントチューニングを可能にし、相互運用性、スケーラビリティ、再現性を促進する。 私たちは、次世代のMLEエージェントに対するコミュニティ主導のイノベーションを促進するために、フレームワークとベンチマークをオープンソースにしています。

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