ファクトシート
| 発表時期 | 2026-04-21 |
|---|---|
| 関連企業 | Hugging Face |
| 種別 | オープンソースリリース |
articleニュース
Hugging Face、LLM後処理を自律化するオープンソースAIエージェント「ml-intern」を公開
Hugging Faceが4月21日、LLMのポストトレーニングワークフロー全体を自動化するオープンソースAIエージェント「ml-intern」を公開。GPQA科学推論ベンチマークでClaude Codeの22.99%を上回る32%を達成し、10時間以内で訓練を完了した。
format_list_bulleted発表内容
- smolagentsフレームワーク上に構築、論文検索〜データセット選定〜訓練〜評価を自律実行
- Qwen3-1.7Bベースモデルをベースライン10%からGPQA 32%まで10時間以内で引き上げ
- Claude Codeの同ベンチマークスコア22.99%を上回る性能を実証
- arXiv・Hugging Face Papers・Hub上のデータセットを自律でブラウズし参照先を特定
- 早期ユーザーに1,000ドル分のGPUリソースとAnthropicクレジットを提供
- CLIとWebアプリの両方で利用可能、オープンソースでGitHub公開済み
概要
Hugging Faceは2026年4月21日、LLMのポストトレーニング（指示追従・安全性強化・評価などの後工程）を自律化するオープンソースAIエージェント「ml-intern」を公開した。同社のsmolagentsフレームワークで構築されており、arXivやHugging Face Papersから関連論文を自律でブラウズし、データセットを選定して訓練スクリプトを実行、反復評価までを自動化する。公式デモでは、Qwen3-1.7Bベースモデルをベースラインの10%からGPQA（科学的推論）ベンチマーク32%まで、10時間以内に引き上げることを実証した。これはClaude Codeの同ベンチマークスコア22.99%を上回る数値で、オープンソースのML自動化ツールの能力の高さを示している。CLIおよびWebアプリとして公開されており、早期ユーザーには1,000ドル分のGPUリソースとAnthropicクレジットが提供される。
※本記事は公開情報をもとに編集部が再構成したサマリです。一次情報は出典欄をご参照ください。
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出典
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