AutoLLMResearch: Training Research Agents for Automating LLM Experiment Configuration -- Learning from Cheap, Optimizing Expensive

📄 arXiv: 2605.11518v1 📥 PDF

作者: Taicheng Guo, Nitesh V. Chawla, Olaf Wiest, Xiangliang Zhang

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2026-05-12

💡 一句话要点

提出AutoLLMResearch以解决高成本LLM实验配置问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 实验自动化 超参数调优 多保真环境 马尔可夫决策过程 智能体学习

📋 核心要点

  1. 现有自动化方法主要适用于低成本实验，无法有效处理高成本的LLM实验配置问题，导致依赖专家直觉。
  2. 提出AutoLLMResearch框架，通过模仿人类研究者的学习方式，利用低保真实验结果推断高成本配置。
  3. 在多项实验中，AutoLLMResearch相较于强基线展示了更好的有效性、泛化能力和可解释性。

📝 摘要（中文）

有效配置可扩展的大型语言模型（LLM）实验对于推动LLM研究至关重要，然而不当的配置选择可能浪费大量计算资源并阻碍模型潜力的发挥。现有的自动化方法主要针对低成本设置，无法应对高成本的LLM实验。为此，本文提出了AutoLLMResearch，一个模仿人类研究者从低保真实验中学习并推断高成本配置的智能框架。该框架包括LLMConfig-Gym多保真环境和结构化训练管道，经过广泛评估，展示了其在可扩展LLM实验自动化中的有效性和通用性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决高成本LLM实验配置的自动化问题。现有方法在低成本环境中有效，但在高成本设置下无法进行广泛的试错，导致配置过程依赖于专家的直觉和经验。

核心思路：AutoLLMResearch框架的核心思想是模仿人类研究者从低保真实验中学习，并将这些学习结果推断到高成本的LLM实验配置中，以提高配置效率。

技术框架：该框架包含两个主要模块：1) LLMConfig-Gym，一个多保真环境，涵盖四个关键的LLM实验任务，支持超过一百万小时的可验证实验结果；2) 结构化训练管道，将配置研究建模为长期的马尔可夫决策过程，以激励跨保真推断。

关键创新：最重要的创新在于通过多保真实验环境的交互学习，使得智能体能够在高成本设置中有效推断配置，从而减少对专家知识的依赖。

关键设计：在训练过程中，采用了长时间的马尔可夫决策过程建模，设计了相应的奖励机制，以促进智能体在不同保真度之间的推理能力。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在与多种强基线的对比实验中，AutoLLMResearch展示了显著的性能提升，尤其在高成本实验配置的有效性和泛化能力上，证明了其作为可扩展LLM实验自动化解决方案的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的开发与优化，尤其是在需要高效配置和资源管理的场景中。通过自动化实验配置，研究人员可以更快地探索模型架构和超参数设置，从而加速LLM的研究进展，降低计算资源的浪费，提升研究效率。

📄 摘要（原文）

Effectively configuring scalable large language model (LLM) experiments, spanning architecture design, hyperparameter tuning, and beyond, is crucial for advancing LLM research, as poor configuration choices can waste substantial computational resources and prevent models from realizing their full potential. Prior automated methods are designed for low-cost settings where repeated trial and error is feasible, but scalable LLM experiments are too expensive for such extensive iteration. To our knowledge, no work has addressed the automation of high-cost LLM experiment configurations, leaving this problem labor-intensive and dependent on expert intuition. Motivated by this gap, we propose AutoLLMResearch, an agentic framework that mimics how human researchers learn generalizable principles from low-fidelity experiments and extrapolate to efficiently identify promising configurations in expensive LLM settings. The core challenge is how to enable an agent to learn, through interaction with a multi-fidelity experimental environment that captures the structure of the LLM configuration landscape. To achieve this, we propose a systematic framework with two key components: 1) LLMConfig-Gym, a multi-fidelity environment encompassing four critical LLM experiment tasks, supported by over one million GPU hours of verifiable experiment outcomes; 2) A structured training pipeline that formulates configuration research as a long-horizon Markov Decision Process and accordingly incentivizes cross-fidelity extrapolation reasoning. Extensive evaluation against diverse strong baselines on held-out experiments demonstrates the effectiveness, generalization, and interpretability of our framework, supporting its potential as a practical and general solution for scalable real-world LLM experiment automation.