論文の概要: LLMs Understand Glass-Box Models, Discover Surprises, and Suggest Repairs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01157v2
• Date: Mon, 7 Aug 2023 17:06:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 20:08:08.237804
• Title: LLMs Understand Glass-Box Models, Discover Surprises, and Suggest Repairs
• Title（参考訳）: LLMはガラス箱モデル、サプライズ発見、そしてサプライズ修復を理解
• Authors: Benjamin J. Lengerich, Sebastian Bordt, Harsha Nori, Mark E. Nunnally, Yin Aphinyanaphongs, Manolis Kellis, Rich Caruana
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は解釈可能なモデルを扱うのに非常に優れていることを示す。 推論に階層的なアプローチを採用することで、LLMは包括的なモデルレベルの要約を提供することができる。 パッケージ $textttTalkToEBM$ をオープンソース LLM-GAM インターフェースとして提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.222281712562705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We show that large language models (LLMs) are remarkably good at working with interpretable models that decompose complex outcomes into univariate graph-represented components. By adopting a hierarchical approach to reasoning, LLMs can provide comprehensive model-level summaries without ever requiring the entire model to fit in context. This approach enables LLMs to apply their extensive background knowledge to automate common tasks in data science such as detecting anomalies that contradict prior knowledge, describing potential reasons for the anomalies, and suggesting repairs that would remove the anomalies. We use multiple examples in healthcare to demonstrate the utility of these new capabilities of LLMs, with particular emphasis on Generalized Additive Models (GAMs). Finally, we present the package $\texttt{TalkToEBM}$ as an open-source LLM-GAM interface.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な結果を一変量グラフ表現コンポーネントに分解する解釈可能なモデルに非常に適していることを示す。 階層的な推論アプローチを採用することで、LLMはモデル全体をコンテキストに適合させることなく、包括的なモデルレベルの要約を提供することができます。 このアプローチにより、LCMは、事前の知識に矛盾する異常の検出、異常の原因の潜在的な説明、異常を除去する修復の提案など、データサイエンスにおける一般的なタスクを自動化するために、その広範なバックグラウンド知識を適用することができる。 我々は、医療における複数の例を用いて、一般化付加モデル(GAM)を中心に、これらのLLMの新しい機能の有用性を実証している。 最後に、パッケージ $\texttt{TalkToEBM}$ をオープンソース LLM-GAM インターフェースとして提示する。

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