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CoMind: Towards Community-Driven Agents for Machine Learning Engineering

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저자

Sijie Li, Weiwei Sun, Shanda Li, Ameet Talwalkar, Yiming Yang

개요

본 논문은 머신러닝 엔지니어링 자동화에 대한 LLM 에이전트의 가능성을 제시하며, 연구 커뮤니티와의 상호 작용을 통해 지식을 활용하는 능력을 향상시키는 데 초점을 맞춘다. 이를 위해, 가상의 Kaggle 연구 커뮤니티와 소통하고 집단 지식을 활용하는 에이전트의 능력을 평가하는 MLE-Live 프레임워크를 제안한다. 또한, 외부 지식을 적극적으로 통합하는 다중 에이전트 시스템인 CoMind를 개발하여, 75개의 과거 Kaggle 대회에서 36%의 메달 획득률을 달성하고, 8개의 라이브 대회에서 인간 경쟁자 대비 우수한 성적을 거두었다.

시사점, 한계점

MLE-Live 프레임워크를 통해 LLM 에이전트가 연구 커뮤니티의 지식을 활용하는 능력을 평가하고, 에이전트 개발을 위한 새로운 방향성을 제시함.
CoMind 다중 에이전트 시스템은 집단 지식 활용을 통해 기존 에이전트의 성능을 향상시키고, 실제 Kaggle 대회에서 높은 성과를 달성하여 실용성을 입증함.
구체적인 한계점은 논문 원문을 참조해야 함. (논문에 구체적인 한계점 언급이 없음)
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