sakana.aiが発表した「LLMを使って、研究開発プロセスそのものの自動化する」AIサイエンティストは、機械学習の研究開発を自動的に実施します。計算機実験の範囲でできる研究開発はある程度の自動化支援は進むのだろうなと思っていましたが、あっという間に自己完結できるところまで来ました。流石です。
コードが公開されています。
研究開発の肝はレビューにあります。地道に繰り返し、何が良かったか、何を改善すべきかをひとつひとつ進める。私が興味をもったのも、レビューの部分です。そこで、そこだけをColab動かして見ました。
本日(2024/08/13 22:02 UTC+9)現在、README.mdでの「Getting an LLM Generated Paper Review」ままでは動かなかったので、ちょっとだけ弄って動作してみました。
対象とする論文は無難に
[1706.03762] Attention Is All You Need
を選び、予めダウンロードしておきます。
gpt-4o-mini-2024-07-18を使って、レビューさせると代表例としては以下でした。
Overall: 8
Decision: Accept
Weaknesses:
['Certain sections, particularly those discussing model variations and attention mechanisms, could be clearer and more detailed, especially regarding the implications of these variations.', 'The paper could benefit from a more comprehensive ablation study to understand the contributions of different components of the model, particularly how each component affects performance.', 'While the results are extensive, the presentation of the results (especially tables) could be better organized for clarity, making it easier for readers to digest the information.'
Google翻訳後：「特定のセクション、特にモデルのバリエーションと注意のメカニズムについて議論するセクションは、特にこれらのバリエーションの影響に関して、より明確かつ詳細になる可能性があります。」、「この論文は、モデルのさまざまなコンポーネントの寄与を理解するために、より包括的なアブレーション研究から恩恵を受ける可能性があります。」モデル、特に各コンポーネントがパフォーマンスにどのような影響を与えるかについて説明します。」、「結果は広範ですが、結果の表示 (特に表) をわかりやすく整理して、読者が情報を理解しやすくすることができます。」
そのほかも含めてレビューの項目には他にもあります。
{'Summary': 'The paper introduces the Transformer architecture, which relies solely on attention mechanisms for sequence transduction tasks, eliminating the need for recurrent and convolutional layers. The authors demonstrate superior performance on machine translation tasks compared to previous models and report significant improvements in training efficiency.',
'Strengths': ['The Transformer architecture is innovative, moving away from traditional recurrent and convolutional models to a purely attention-based approach.', 'The empirical results are strong, with the Transformer achieving state-of-the-art performance on WMT 2014 English-to-German and English-to-French translation tasks.', 'The paper provides a thorough analysis of the Transformer, including details on multi-head attention and positional encoding, which are crucial for understanding its effectiveness.'],
'Weaknesses': ['Certain sections, particularly those discussing model variations and attention mechanisms, could be clearer and more detailed, especially regarding the implications of these variations.', 'The paper could benefit from a more comprehensive ablation study to understand the contributions of different components of the model, particularly how each component affects performance.', 'While the results are extensive, the presentation of the results (especially tables) could be better organized for clarity, making it easier for readers to digest the information.'],
'Originality': 4,
'Quality': 4,
'Clarity': 3,
'Significance': 4,
'Questions': ['Can the authors clarify the rationale behind the choices made in the multi-head attention mechanism?', 'Could the authors provide more examples of the attention heads and their specific roles in the model?', 'What are the limitations of the Transformer architecture in practical applications, particularly in terms of scalability?', 'How do the authors address potential ethical concerns regarding the use of the model in real-world scenarios, especially in sensitive applications?'],
'Limitations': ['Some aspects of the model could be better explained, which may hinder understanding for readers not deeply familiar with the topic.', 'The paper does not thoroughly investigate the effects of varying hyperparameters beyond the provided training results, which could impact reproducibility.', 'The paper lacks a detailed discussion on the limitations of the proposed model, such as potential issues with interpretability or the impact of training data biases.'],
'Ethical Concerns': True,
'Soundness': 4,
'Presentation': 3,
'Contribution': 4,
'Overall': 8,
'Confidence': 5,
'Decision': 'Accept'}
他の分野への応用を考えてfewshot exampleを入れ替えたりして試して見たい。機械学習分野ではなく、実際の実験が必要な分野とか、完全自動化ではなく、実験開発作業の中でHuman in the Loop的に組み込んでいくことになるのだろう。だって、実際の研究開発も地味な試行錯誤の繰り返しなのですから。やってみたい。
使ったColabです。
