Fugu-MT 論文翻訳(概要): Incorporating LLM Priors into Tabular Learners

論文の概要: Incorporating LLM Priors into Tabular Learners

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11628v1
Date: Mon, 20 Nov 2023 09:27:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-21 19:31:43.089776
Title: Incorporating LLM Priors into Tabular Learners
Title（参考訳）: 語学学習者へのLLMの事前導入
Authors: Max Zhu, Sini\v{s}a Stanivuk, Andrija Petrovic, Mladen Nikolic, Pietro Lio
Abstract要約: 分類変数のランク付けにLarge Language Models(LLM)を利用する2つの戦略を導入する。我々は、順序を基数にマッピングするために非線形単調関数を用いるモノトニックLRを導入する、ロジスティック回帰に焦点を当てる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.835834518970967
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a method to integrate Large Language Models (LLMs) and traditional tabular data classification techniques, addressing LLMs challenges like data serialization sensitivity and biases. We introduce two strategies utilizing LLMs for ranking categorical variables and generating priors on correlations between continuous variables and targets, enhancing performance in few-shot scenarios. We focus on Logistic Regression, introducing MonotonicLR that employs a non-linear monotonic function for mapping ordinals to cardinals while preserving LLM-determined orders. Validation against baseline models reveals the superior performance of our approach, especially in low-data scenarios, while remaining interpretable.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLM) と従来の表形式データ分類手法を統合し,データシリアライゼーションの感度やバイアスといったLCMの課題に対処する手法を提案する。分類変数のランク付けにLLMを利用する2つの戦略を導入し、連続変数と目標との相関関係の事前を生成する。 LLM決定順序を保ちながら、順序を基数にマッピングする非線形単調関数を用いたモノトニックLRを導入する。ベースラインモデルに対する検証は、特に低データシナリオでは、解釈可能なまま、我々のアプローチの優れた性能を示す。

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