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Exploring the Application of Large Language Model Agents in Cleaning Tabular Machine Learning Datasets

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究探讨大型语言模型（LLMs）在清理机器学习数据集中的应用，解决数据集错误导致的模型性能下降问题。研究发现，LLMs能够识别和修正明显错误，但在处理复杂错误时效果有限。这为数据清理的自动化提供了新思路，有望提升数据集质量和模型性能。

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标签

agents model 大型语言模型 数据清理 机器学习 模型性能 错误修正
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