MOUNTAIN VIEW / LONDON (IT BOLTWISE) – Google hat mit MLE-STAR einen neuen KI-Agenten entwickelt, der den Prozess der Modellentwicklung durch gezielte Websuche und Codeoptimierung revolutioniert.
Google hat mit MLE-STAR einen innovativen Ansatz für die Entwicklung von KI-Modellen vorgestellt, der den Prozess der Modellierung durch gezielte Websuche, Codeverfeinerung und adaptive Zusammenbaustrategien optimiert. Dieser neue Machine-Learning-Agent hat seine Effektivität bereits unter Beweis gestellt, indem er 63 % der Wettbewerbe im Kaggle-basierten Benchmark MLE-Bench-Lite gewonnen hat, was ihn deutlich von früheren Ansätzen abhebt.
MLE-STAR basiert auf großen Sprachmodellen (LLMs) und eröffnet neue Perspektiven in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, indem es den Prozess teilweise oder vollständig automatisiert. Bestehende Lösungen stoßen oft an Grenzen der Exploration oder leiden unter einem Mangel an methodischer Vielfalt. Google begegnet diesen Herausforderungen mit einem Agenten, der gezielte Websuche, granulare Verfeinerung von Codeblöcken und eine adaptive Zusammenbaustrategie kombiniert.
Der Prozess beginnt mit einer Aufgabenbeschreibung, wie etwa der Vorhersage von Verkäufen anhand tabellarischer Daten, und den bereitgestellten Datensätzen. Der MLE-Agent analysiert das Problem, wählt einen geeigneten Ansatz aus, generiert Code, testet, bewertet und verfeinert die Lösung in mehreren Iterationen. Diese Agenten stützen sich auf zwei Schlüsselkompetenzen der LLMs: Algorithmisches Denken und die Erzeugung ausführbaren Codes.
Um die Effektivität von MLE-STAR zu bewerten, testeten die Forscher es im Rahmen des Benchmarks MLE-Bench-Lite, basierend auf Kaggle-Wettbewerben. Die Ergebnisse zeigen, dass MLE-STAR in 63 % der Wettbewerbe eine Medaille gewinnt, davon 36 % in Gold, verglichen mit 25,8 % bis 36,6 % für die besten bisherigen Ansätze. Diese Erfolge werden der Kombination mehrerer Faktoren zugeschrieben, darunter die schnelle Einführung neuer Modelle und die Fähigkeit, nicht durch die Websuche identifizierte Modelle durch menschliches Eingreifen zu integrieren.
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