MLE-bench
MLE-bench是由OpenAI推出的一个基准测试，旨在衡量AI代理在机器学习工程方面的表现。该基准测试汇集了75个来自Kaggle的机器学习工程相关竞赛，形成了一套多样化的挑战性任务，测试了训练模型、准备数据集和运行实验等现实世界中的机器学习工程技能。通过Kaggle公开的排行榜数据，为每项竞赛建立了人类基准。使用开源代理框架评估了多个前沿语言模型在该基准上的表现，发现表现最佳的设置——OpenAI的o1-preview配合AIDE框架——在16.9%的竞赛中至少达到了Kaggle铜牌的水平。此外，还研究了AI代理的各种资源扩展形式以及预训练污染的影响。MLE-bench的基准代码已经开源，以促进未来对AI代理机器学习工程能力的理解。
产品详情
机器学习工程能力的AI代理评估基准
主要功能
使用教程
使用示例
机器学习工程师使用MLE-bench来测试和评估不同AI模型在特定任务上的性能。
数据科学家利用MLE-bench来比较不同AI代理在数据预处理和模型训练上的效果。
AI研究人员使用MLE-bench来研究和改进AI代理在机器学习工程任务中的资源利用效率。
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