論文の概要: OptiMindTune: A Multi-Agent Framework for Intelligent Hyperparameter Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19205v2
- Date: Wed, 28 May 2025 15:13:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-29 15:04:28.08772
- Title: OptiMindTune: A Multi-Agent Framework for Intelligent Hyperparameter Optimization
- Title（参考訳）: OptiMindTune: インテリジェントハイパーパラメータ最適化のためのマルチエージェントフレームワーク
- Authors: Meher Bhaskar Madiraju, Meher Sai Preetam Madiraju,
- Abstract要約: 本稿では,ハイパーパラメータをインテリジェントかつ効率的に最適化する新しいマルチエージェントフレームワークOptiMindTuneを紹介する。
私たちは、GoogleのGeminiモデルによって、Recommender Agent、Evaluator Agent、Decision Agentという3つの専門AIエージェントの協調的なインテリジェンスを活用しています。
我々のフレームワークは、高度な大規模言語モデルと適応検索の原則を統合し、スケーラブルでインテリジェントなAutoMLを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hyperparameter optimization (HPO) is a critical yet challenging aspect of machine learning model development, significantly impacting model performance and generalization. Traditional HPO methods often struggle with high dimensionality, complex interdependencies, and computational expense. This paper introduces OptiMindTune, a novel multi-agent framework designed to intelligently and efficiently optimize hyperparameters. OptiMindTune leverages the collaborative intelligence of three specialized AI agents -- a Recommender Agent, an Evaluator Agent, and a Decision Agent -- each powered by Google's Gemini models. These agents address distinct facets of the HPO problem, from model selection and hyperparameter suggestion to robust evaluation and strategic decision-making. By fostering dynamic interactions and knowledge sharing, OptiMindTune aims to converge to optimal hyperparameter configurations more rapidly and robustly than existing single-agent or monolithic approaches. Our framework integrates principles from advanced large language models, and adaptive search to achieve scalable and intelligent AutoML. We posit that this multi-agent paradigm offers a promising avenue for tackling the increasing complexity of modern machine learning model tuning.
- Abstract（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化(HPO)は、機械学習モデル開発の重要かつ困難な側面であり、モデルの性能と一般化に大きな影響を及ぼす。
従来のHPO法は高次元性、複雑な相互依存、計算コストに悩まされることが多い。
本稿では,ハイパーパラメータをインテリジェントかつ効率的に最適化する新しいマルチエージェントフレームワークOptiMindTuneを紹介する。
OptiMindTuneは、GoogleのGeminiモデルによって、Recommender Agent、Evaluator Agent、Decision Agentという3つの特殊AIエージェントの協調的なインテリジェンスを活用する。
これらのエージェントは、モデル選択やハイパーパラメータの提案からロバストな評価や戦略的意思決定に至るまで、HPO問題の異なる側面に対処する。
動的インタラクションと知識共有の促進により、OptiMindTuneは、既存の単一エージェントやモノリシックアプローチよりも高速で堅牢な最適なハイパーパラメータ構成に収束することを目指している。
我々のフレームワークは、高度な大規模言語モデルと適応検索の原則を統合し、スケーラブルでインテリジェントなAutoMLを実現する。
我々は、このマルチエージェントパラダイムが、現代の機械学習モデルチューニングの複雑さの増加に対処するための、有望な道を提供すると仮定する。
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