Large Language Models for Constructing and Optimizing Machine Learning Workflows: A Survey
作者: Yang Gu, Hengyu You, Jian Cao, Muran Yu, Haoran Fan, Shiyou Qian
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2024-11-11 (更新: 2024-12-25)
💡 一句话要点
综述：利用大型语言模型构建和优化机器学习工作流
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 机器学习工作流 自动化机器学习 AutoML 特征工程 模型选择 超参数优化
📋 核心要点
- 现有AutoML方法在构建复杂ML工作流时面临自动化程度低、效率不高等挑战。
- 该综述探讨了利用LLM的语言理解、推理和生成能力，自动化构建和优化ML工作流的方法。
- 综述分析了LLM在数据工程、模型选择和工作流评估等关键环节的应用，并展望了未来研究方向。
📝 摘要（中文）
构建有效的机器学习（ML）工作流以解决复杂任务是自动机器学习（AutoML）社区的主要关注点，也是实现通用人工智能（AGI）的关键一步。最近，将大型语言模型（LLM）集成到ML工作流中，在自动化和增强ML流程的各个阶段方面显示出巨大的潜力。本综述全面且最新地回顾了使用LLM构建和优化ML工作流的最新进展，重点关注包括数据和特征工程、模型选择和超参数优化以及工作流评估的关键组件。我们讨论了LLM驱动方法的优点和局限性，强调了它们通过语言理解、推理、交互和生成来简化和增强ML工作流建模过程的能力。最后，我们强调了开放的挑战，并提出了未来的研究方向，以推进LLM在ML工作流中的有效应用。
🔬 方法详解
问题定义：当前AutoML系统在构建复杂机器学习工作流时，仍然面临着自动化程度不足、效率较低的问题。例如，特征工程需要领域专家手动设计，模型选择和超参数优化需要耗费大量计算资源进行搜索。现有方法难以充分利用领域知识和经验，导致工作流构建过程耗时且效果难以保证。
核心思路：该综述的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语言理解、推理和生成能力，将机器学习工作流的构建和优化过程转化为自然语言处理任务。通过将领域知识编码到LLM中，并利用LLM进行推理和决策，可以实现机器学习工作流的自动化构建和优化。
技术框架：该综述主要围绕以下几个关键模块展开：1) 数据和特征工程：利用LLM进行数据清洗、特征选择、特征生成等；2) 模型选择和超参数优化：利用LLM进行模型推荐、超参数调优等；3) 工作流评估：利用LLM进行工作流性能评估、错误分析等。整体流程是从需求输入开始，经过LLM处理，最终生成优化的ML工作流。
关键创新：该综述的关键创新在于系统性地总结了LLM在机器学习工作流构建和优化中的应用。它不仅涵盖了各个关键模块，还深入探讨了LLM的优势和局限性，并提出了未来的研究方向。与现有方法相比，该综述强调了利用LLM的语言理解和生成能力，从而实现更智能、更高效的AutoML。
关键设计：该综述本身并非提出一种新的算法或模型，而是对现有研究的总结和分析。因此，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，综述中讨论了各种利用LLM进行特征工程、模型选择和超参数优化的方法，这些方法都涉及到具体的模型结构和参数设置，例如，使用Transformer模型进行特征表示学习，使用强化学习算法进行超参数优化等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述总结了大量利用LLM构建和优化ML工作流的案例，并分析了LLM在不同任务上的性能表现。虽然没有提供具体的实验数据，但综述强调了LLM在自动化特征工程、模型选择和超参数优化方面的潜力。例如，LLM可以根据自然语言描述自动生成有效的特征，或者根据任务需求推荐合适的模型结构。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要自动化机器学习工作流构建和优化的领域，例如金融风控、医疗诊断、智能推荐等。通过利用LLM，可以降低机器学习的应用门槛，提高开发效率，并最终加速人工智能在各行业的落地。未来，随着LLM能力的不断提升，其在AutoML领域的应用前景将更加广阔。
📄 摘要（原文）
Building effective machine learning (ML) workflows to address complex tasks is a primary focus of the Automatic ML (AutoML) community and a critical step toward achieving artificial general intelligence (AGI). Recently, the integration of Large Language Models (LLMs) into ML workflows has shown great potential for automating and enhancing various stages of the ML pipeline. This survey provides a comprehensive and up-to-date review of recent advancements in using LLMs to construct and optimize ML workflows, focusing on key components encompassing data and feature engineering, model selection and hyperparameter optimization, and workflow evaluation. We discuss both the advantages and limitations of LLM-driven approaches, emphasizing their capacity to streamline and enhance ML workflow modeling process through language understanding, reasoning, interaction, and generation. Finally, we highlight open challenges and propose future research directions to advance the effective application of LLMs in ML workflows.