論文の概要: Large Language Models Can Automatically Engineer Features for Few-Shot Tabular Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09491v1
• Date: Mon, 15 Apr 2024 06:26:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 13:19:30.739845
• Title: Large Language Models Can Automatically Engineer Features for Few-Shot Tabular Learning
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる数ショットタブラリ学習のための機能の自動設計
• Authors: Sungwon Han, Jinsung Yoon, Sercan O Arik, Tomas Pfister,
• Abstract要約: 本稿では,機能エンジニアとして大規模言語モデルを用いる新しい文脈内学習フレームワークFeatLLMを提案する。 FeatLLMは高品質なルールを生成し、TabLLMやSTUNTなどよりも大幅に(平均で10%)優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.03338699349037
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs), with their remarkable ability to tackle challenging and unseen reasoning problems, hold immense potential for tabular learning, that is vital for many real-world applications. In this paper, we propose a novel in-context learning framework, FeatLLM, which employs LLMs as feature engineers to produce an input data set that is optimally suited for tabular predictions. The generated features are used to infer class likelihood with a simple downstream machine learning model, such as linear regression and yields high performance few-shot learning. The proposed FeatLLM framework only uses this simple predictive model with the discovered features at inference time. Compared to existing LLM-based approaches, FeatLLM eliminates the need to send queries to the LLM for each sample at inference time. Moreover, it merely requires API-level access to LLMs, and overcomes prompt size limitations. As demonstrated across numerous tabular datasets from a wide range of domains, FeatLLM generates high-quality rules, significantly (10% on average) outperforming alternatives such as TabLLM and STUNT.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、挑戦的で目に見えない推論問題に対処する驚くべき能力を持つため、多くの現実世界のアプリケーションにとって欠かせない表型学習の可能性を秘めている。 本稿では,LLMを機能エンジニアとして用い,表形式での予測に最適な入力データセットを作成するための,新しい文脈内学習フレームワークFeatLLMを提案する。 生成された特徴は、線形回帰のような単純な下流機械学習モデルでクラス確率を推測するために使用され、高性能な数ショット学習をもたらす。 提案されているFeatLLMフレームワークは、この単純な予測モデルのみを使用し、推論時に検出された機能を使用する。 既存のLLMベースのアプローチと比較して、FeatLLMは推論時に各サンプルに対してLLMにクエリを送信する必要をなくしている。 さらに、単にLLMへのAPIレベルのアクセスを必要とし、迅速なサイズ制限を克服するだけだ。 FeatLLMは、広範囲のドメインから得られた多数の表形式のデータセットで実証されているように、高品質なルールを生成し、TabLLMやSTUNTなどよりもはるかに(平均で10%)優れた代替手段を生成する。

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