LLaPipe: LLM-Guided Reinforcement Learning for Automated Data Preparation Pipeline Construction

📄 arXiv: 2507.13712v1 📥 PDF

作者: Jing Chang, Chang Liu, Jinbin Huang, Rui Mao, Jianbin Qin

分类: cs.DB, cs.LG

发布日期: 2025-07-18

💡 一句话要点

LLaPipe：利用LLM指导的强化学习构建自动化数据准备流水线

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动化数据准备 强化学习 大型语言模型 经验蒸馏 策略指导

📋 核心要点

  1. 现有基于强化学习的自动化数据准备方法，在庞大的预处理流水线搜索空间中探索效率低，阻碍了机器学习的普及。
  2. LLaPipe利用大型语言模型（LLM）的语义理解能力，作为智能策略顾问，指导强化学习智能体进行更有效的探索。
  3. 实验结果表明，LLaPipe在流水线质量上提升高达22.4%，收敛速度提升2.3倍，同时保持了计算效率。

📝 摘要（中文）

自动化数据准备对于机器学习的普及至关重要，但现有的基于强化学习（RL）的方法在庞大的预处理流水线空间中探索效率低下。我们提出了LLaPipe，这是一个新颖的框架，通过集成大型语言模型（LLM）作为智能策略顾问来解决这个探索瓶颈。与仅依赖统计特征和盲目试错的传统方法不同，LLaPipe利用LLM的语义理解能力来提供上下文相关的探索指导。我们的框架引入了三个关键创新：（1）LLM策略顾问，分析数据集语义和流水线历史，以建议有希望的预处理操作；（2）经验蒸馏机制，从过去的成功流水线中挖掘模式，并将此知识转移以指导未来的探索；（3）自适应顾问触发策略（Advisor extsuperscript{+})，动态确定何时LLM干预最有益，从而平衡探索效率与计算成本。通过对跨多个领域的18个不同数据集进行的大量实验，我们证明了LLaPipe在流水线质量方面实现了高达22.4％的改进，并且与最先进的基于RL的方法相比，收敛速度提高了2.3倍，同时通过选择性LLM使用（平均仅占总探索步骤的19.0％）保持了计算效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动化数据准备中，基于强化学习的方法在搜索预处理流水线时效率低下的问题。现有方法主要依赖统计特征和盲目试错，无法有效利用数据集的语义信息，导致探索空间巨大，收敛速度慢。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的语义理解能力，为强化学习智能体提供上下文相关的探索指导。LLM可以分析数据集的语义和流水线历史，从而建议更有希望的预处理操作，减少无效探索。

技术框架：LLaPipe框架包含三个主要模块：LLM策略顾问、经验蒸馏机制和自适应顾问触发策略。LLM策略顾问负责分析数据集和流水线历史，并给出预处理操作建议。经验蒸馏机制从过去的成功流水线中提取知识，用于指导未来的探索。自适应顾问触发策略动态决定何时调用LLM策略顾问，以平衡探索效率和计算成本。整体流程是强化学习智能体在LLM策略顾问的指导下探索预处理流水线，并利用经验蒸馏机制不断学习和优化策略。

关键创新：论文的关键创新在于将大型语言模型引入到强化学习框架中，用于指导自动化数据准备流水线的构建。与传统方法相比，LLaPipe能够利用LLM的语义理解能力，更有效地探索预处理流水线空间，从而提高流水线质量和收敛速度。自适应顾问触发策略也是一个创新点，它能够动态调整LLM的使用频率，以平衡探索效率和计算成本。

关键设计：LLM策略顾问的设计需要考虑如何将数据集的语义信息输入到LLM中，并如何将LLM的输出转化为强化学习智能体的动作。经验蒸馏机制需要设计合适的知识表示方法和知识转移策略。自适应顾问触发策略需要设计合适的触发条件和触发频率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LLaPipe在18个不同数据集上进行了实验，结果表明，与最先进的基于RL的方法相比，LLaPipe在流水线质量方面实现了高达22.4％的改进，并且收敛速度提高了2.3倍。同时，通过自适应顾问触发策略，LLaPipe将LLM的使用频率控制在总探索步骤的19.0％，保持了计算效率。

🎯 应用场景

LLaPipe可应用于各种机器学习任务的自动化数据准备，尤其是在数据复杂、领域知识丰富的场景下。它可以降低数据准备的门槛，使非专业人士也能轻松构建高质量的机器学习模型，加速机器学习在各行业的应用。

📄 摘要（原文）

Automated data preparation is crucial for democratizing machine learning, yet existing reinforcement learning (RL) based approaches suffer from inefficient exploration in the vast space of possible preprocessing pipelines. We present LLaPipe, a novel framework that addresses this exploration bottleneck by integrating Large Language Models (LLMs) as intelligent policy advisors. Unlike traditional methods that rely solely on statistical features and blind trial-and-error, LLaPipe leverages the semantic understanding capabilities of LLMs to provide contextually relevant exploration guidance. Our framework introduces three key innovations: (1) an LLM Policy Advisor that analyzes dataset semantics and pipeline history to suggest promising preprocessing operations, (2) an Experience Distillation mechanism that mines successful patterns from past pipelines and transfers this knowledge to guide future exploration, and (3) an Adaptive Advisor Triggering strategy (Advisor\textsuperscript{+}) that dynamically determines when LLM intervention is most beneficial, balancing exploration effectiveness with computational cost. Through extensive experiments on 18 diverse datasets spanning multiple domains, we demonstrate that LLaPipe achieves up to 22.4\% improvement in pipeline quality and 2.3$\times$ faster convergence compared to state-of-the-art RL-based methods, while maintaining computational efficiency through selective LLM usage (averaging only 19.0\% of total exploration steps).