CleanAgent：基于 LLM 的智能化数据标准化
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内容提要
本研究提出了一种基于ChatGPT的对话式自动化机器学习框架，称为“个人数据科学家”。该框架通过专业代理实现数据科学任务的自动化，提高了模型构建和训练的效率。同时，研究探讨了大型语言模型在复杂领域的应用潜力，展示了多智能体系统如何增强大型语言模型的能力。
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Q&A
什么是个人数据科学家框架？
个人数据科学家框架是基于ChatGPT的对话式自动化机器学习框架，旨在通过多个语言模型实例实现数据科学任务的自动化。
如何通过DS-Agent实现数据科学任务的自动化？
DS-Agent利用案例推理框架理解任务需求，构建和训练机器学习模型，从而实现数据科学任务的自动化。
TrainerAgent系统的主要组成部分是什么？
TrainerAgent系统由任务、数据、模型和服务器代理组成，通过协作优化用户定义的任务。
ModelScope-Agent框架的主要功能是什么？
ModelScope-Agent框架使开放源代码的LLMs具备工具使用能力，支持工具使用数据收集、检索和评估等功能。
GitAgent的实验成功率是多少？
GitAgent的实验成功率为69.4%。
AgentOhana如何解决数据来源的异构性挑战？
AgentOhana通过标准化和统一代理轨迹创建通用的数据加载器，优化智能体训练，保持不同数据源之间的平衡和独立性。
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