MLCopilot: Unleashing the Power of Large Language Models in Solving Machine Learning Tasks, Lei Zhang+, N/A, arXiv'23

[AkihikoWatanabe]

URL

• https://arxiv.org/abs/2304.14979

Affiliations

• Lei Zhang, N/A
• Yuge Zhang, N/A
• Kan Ren, N/A
• Dongsheng Li, N/A
• Yuqing Yang, N/A

Abstract

• The field of machine learning (ML) has gained widespread adoption, leading toa significant demand for adapting ML to specific scenarios, which is yetexpensive and non-trivial. The predominant approaches towards the automation ofsolving ML tasks (e.g., AutoML) are often time consuming and hard to understandfor human developers. In contrast, though human engineers have the incredibleability to understand tasks and reason about solutions, their experience andknowledge are often sparse and difficult to utilize by quantitative approaches.In this paper, we aim to bridge the gap between machine intelligence and humanknowledge by introducing a novel framework MLCopilot, which leverages thestate-of-the-art LLMs to develop ML solutions for novel tasks. We showcase thepossibility of extending the capability of LLMs to comprehend structured inputsand perform thorough reasoning for solving novel ML tasks. And we find that,after some dedicated design, the LLM can (i) observe from the existingexperiences of ML tasks and (ii) reason effectively to deliver promisingresults for new tasks. The solution generated can be used directly to achievehigh levels of competitiveness.

Translation (by gpt-3.5-turbo)

• 機械学習（ML）の分野は広範な採用を得ており、特定のシナリオにMLを適応させる需要が高まっていますが、これは高価で非常に困難です。
  MLタスクの自動化（例：AutoML）に向けた主要なアプローチは、しばしば時間がかかり、人間の開発者にとって理解しにくいものです。
  一方、人間のエンジニアはタスクを理解し、解決策について推論するという驚異的な能力を持っていますが、彼らの経験と知識はしばしば限られており、定量的なアプローチで活用するのは困難です。
  本論文では、機械知能と人間の知識のギャップを埋めるために、新しいフレームワークMLCopilotを紹介します。このフレームワークは、最先端のLLMsを活用して新しいタスクのためのMLソリューションを開発します。
  我々は、LLMsの能力を拡張して構造化された入力を理解し、新しいMLタスクを解決するための徹底的な推論を行う可能性を示します。
  そして、専用の設計を行った後、LLMは（i）既存のMLタスクの経験から学び、（ii）効果的に推論して新しいタスクに有望な結果を提供することができます。
  生成されたソリューションは直接使用して高い競争力を実現することができます。

Summary (by gpt-3.5-turbo)

• 本研究では、機械学習タスクの自動化における人間の知識と機械知能のギャップを埋めるために、新しいフレームワークMLCopilotを提案する。
  このフレームワークは、最先端のLLMsを使用して新しいMLタスクのソリューションを開発し、既存のMLタスクの経験から学び、効果的に推論して有望な結果を提供することができる。
  生成されたソリューションは直接使用して競争力のある結果を得ることができる。