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机器学习（ML）模型在各种编码任务中显示出有希望的结果，但在有效基准测试AI代理在ML工程中的能力方面仍存在差距。现有的编码基准主要评估孤立的编码技能，而没有全面衡量执行复杂ML任务的能力，如数据准备、模型训练和调试。为了解决这一差距，OpenAI研究人员开发了MLE-bench，这是一个全面的基准，评估AI代理在受现实场景启发的广泛ML工程挑战中的表现。
MLE-bench的介绍
1. 目标 MLE-bench旨在评估AI代理在端到端机器学习工程中的表现。它涵盖了一系列实际的工程挑战，包括数据预处理、模型训练、运行实验和提交结果进行评估。
2. 数据来源 MLE-bench由从Kaggle收集的75个ML工程竞赛构建而成。这些竞赛涵盖了自然语言处理、计算机视觉和信号处理等不同领域。每个竞赛都经过精心策划，以评估关键的ML技能。
3. 结构和细节
- 竞赛任务：每个任务代表一个实际的工程挑战，包括问题描述、数据集、本地评估工具和评分代码。
- 数据集划分：每个竞赛的数据集被分为训练集和测试集，通常重新设计以避免任何重叠或污染问题。
- 评分机制：提交的评分是根据竞赛排行榜上的人类尝试进行的，代理根据其相对于人类基准的表现获得奖牌（铜牌、银牌、金牌）。
- 评估指标：评分机制依赖于标准评估指标，如接收者操作特征曲线下的面积（AUROC）、均方误差和其他领域特定的损失函数。
4. 主要功能和特点
- 多样化任务：MLE-bench包含了75个不同的Kaggle比赛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉和信号处理等多个领域。
- 人类基线比较：通过使用Kaggle公开的排行榜作为人类基线，可以直接比较AI代理和人类的表现。
- 开源：MLE-bench的代码是开源的，方便研究人员使用和进一步开发。
5.工作原理
MLE-bench的工作原理可以分为以下几个步骤：
- 数据集准备：从Kaggle比赛中选取任务，并为每个任务准备数据集和评分代码。
- 代理评估：使用不同的AI代理（如不同的大型语言模型）来尝试解决这些任务。
- 结果比较：将AI代理的提交结果与人类排行榜上的成绩进行比较，以此来评估AI代理的性能。
实验结果和性能分析
1. 测试设置
- AI代理：OpenAI的o1-preview模型与AIDE脚手架结合。
- 评估方法：在75个Kaggle竞赛任务上进行测试，每次测试允许多次尝试。
2. 性能结果
- 初始结果：o1-preview模型与AIDE脚手架结合在16.9%的竞赛中达到了与Kaggle铜牌相当的结果。
- 多次尝试的影响：性能在多次尝试后显著提高，表明代理在从初始错误中恢复和优化解决方案方面的能力。
- 资源影响：增加计算时间和硬件资源显著提高了代理的性能。例如，GPT-4o的性能从8.7%（给予24小时）提高到11.8%（给予100小时每竞赛）。
- 尝试次数的影响：增加尝试次数（pass@k）对成功率有显著影响，pass@6的性能几乎是pass@1的两倍。
3. 关键发现
- 迭代优化：代理在能够迭代其解决方案时通常表现更好，突显了多次传递的重要性。
- 资源分配：资源分配对代理性能有显著影响，特别是在需要广泛模型训练和超参数调整的竞赛中。
- 局限性：尽管代理在某些任务上表现出色，但在处理复杂数据集和从初始错误中恢复方面仍存在困难。
结论和未来方向
1. 重要性 MLE-bench代表了评估AI代理ML工程能力的重要一步，专注于整体、端到端性能指标，而不是孤立的编码技能。该基准提供了一个强大的框架，用于评估ML工程的各个方面，包括数据预处理、模型训练、超参数调整和调试。
2. 未来研究
- 合作与开源：通过开源MLE-bench，OpenAI希望鼓励合作，允许研究人员和开发者贡献新任务、改进现有基准并探索创新的脚手架技术。
- 关键领域：MLE-bench作为一个有价值的工具，用于识别AI代理需要进一步发展的关键领域，为未来在增强AI驱动的ML工程能力方面的研究努力提供了明确的方向。
3. 长期目标
- 促进进展：这种合作努力有望加速该领域的进展，最终为更安全和更可靠的高级AI系统的部署做出贡献。
- 实际应用：通过不断改进和优化，MLE-bench将帮助开发出更强大的AI代理，能够自主执行复杂的ML工程任务，推动实际应用的发展。
总之，MLE-bench为评估和提升AI代理在机器学习工程中的能力提供了一个全面而现实的框架，为未来的研究和应用奠定了坚实的基础。
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