Demonstrating CatDB: LLM-based Generation of Data-centric ML Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
AutoML systems automate finding Machine Learning (ML) pipelines but struggle to scale with large datasets due to time-consuming data analysis and complex hyper-parameter search spaces. LLMs (Large Language Models) offer flexibility and scalability for code generation with strong generalization across coding tasks. However, generating data-centric ML pipeline scripts is more challenging, as it requires complex reasoning to align the needs of a dataset with coding tasks, such as data cleaning or feature transformation. Thus, LLMs struggle to generate effective and efficient ML pipelines. This demo paper presents CatDB, which overcomes these challenges by dynamically generating dataset-specific instructions to guide LLMs in generating effective pipelines. CatDB profiles datasets to extract metadata, including refined data catalog information and statistics, and then uses this metadata to break down pipeline generation into instructions of tasks such as data cleaning, transformation, and model training, tailored to specifics of the dataset at hand. This process enables CatDB to leverage LLM coding capabilities more effectively. Our evaluation shows CatDB outperforms existing LLM-based and AutoML systems with up to orders of magnitude faster runtime on large datasets. The audience will experience CatDB's capabilities with commercial and open-source LLMs, using a variety of real datasets, as shown in our demo video and Colab notebook.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».