論文の概要: Data Science with LLMs and Interpretable Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14474v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 12:04:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 15:24:07.391860
• Title: Data Science with LLMs and Interpretable Models
• Title（参考訳）: LLMと解釈モデルを用いたデータサイエンス
• Authors: Sebastian Bordt, Ben Lengerich, Harsha Nori, Rich Caruana
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は解釈可能なモデルを扱うのに非常に適しています。 LLMはGAM(Generalized Additive Models)を記述、解釈、デバッグできることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.4969442162327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have seen important advances in the building of interpretable models, machine learning models that are designed to be easily understood by humans. In this work, we show that large language models (LLMs) are remarkably good at working with interpretable models, too. In particular, we show that LLMs can describe, interpret, and debug Generalized Additive Models (GAMs). Combining the flexibility of LLMs with the breadth of statistical patterns accurately described by GAMs enables dataset summarization, question answering, and model critique. LLMs can also improve the interaction between domain experts and interpretable models, and generate hypotheses about the underlying phenomenon. We release \url{https://github.com/interpretml/TalkToEBM} as an open-source LLM-GAM interface.
• Abstract（参考訳）: 近年、人間が容易に理解できるように設計された機械学習モデルである解釈可能なモデルの構築において、重要な進歩が見られる。 本稿では,大規模言語モデル (llm) が解釈可能なモデルにも非常に適していることを示す。 特に,LLMはGAM(Generalized Additive Models)を記述,解釈,デバッグすることができることを示す。 LLMの柔軟性とGAMによって正確に記述された多くの統計パターンを組み合わせることで、データセットの要約、質問応答、モデル批判が可能になる。 LLMはまた、ドメインエキスパートと解釈可能なモデルの間の相互作用を改善し、基礎となる現象に関する仮説を生成する。 我々はオープンソースの LLM-GAM インターフェースとして \url{https://github.com/interpretml/TalkToEBM} をリリースする。

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