DS-라이팅: 데이터 사이언스 자동화를 위한 에이전트 해니스 명시화

DS-라이팅: 데이터 사이언스 자동화를 위한 에이전트 해니스 명시화

DS-라이팅은 데이터, 워크플로우, 실행, 평가의 명시적 4계층 해니스를 도입해 LLM 에이전트가 데이터 사이언스 작업을 어떻게 표현하고 실행하는지 표준화한다. 이 설계는 사전 정의된 파이프라인과 적응적 탐색을 모두 지원하며 엔드-투-엔드 강건성 향상을 목표로 한다.

여러 오픈소스 벤치마크를 공유된 MLE-벤치 유사 작업 형식으로 통합함으로써, 공통 인터페이스, 샌드박스 런타임, 메트릭 프로토콜 아래에서 제어된 비교를 가능하게 한다. 그 결과 다양한 작업과 모델 간 재현성, 비교 가능성, 신뢰성이 향상된다.

본 연구는 에이전트, 해니스 구성, 모델 및 요소 제거(ablation)에 걸친 실증 평가를 포함하며 재현성과 채택을 위한 공개 코드베이스를 연결된 저장소에서 제공한다.

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