論文の概要: Concept Induction using LLMs: a user experiment for assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11875v1
- Date: Thu, 18 Apr 2024 03:22:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 13:11:02.796864
- Title: Concept Induction using LLMs: a user experiment for assessment
- Title（参考訳）: LLMを用いた概念誘導 : ユーザによる評価実験
- Authors: Adrita Barua, Cara Widmer, Pascal Hitzler,
- Abstract要約: 本研究では,人間に対する説明として意味のある高レベルな概念を生成するために,LLM(Large Language Model)の可能性を探る。
我々は、LLMによって生成された概念を、人間によって生成された概念とECII概念誘導システムという、他の2つの方法と比較する。
人為的な説明は依然として優れているが, GPT-4 から派生した概念は, ECII が生成した概念よりも人間にとって理解しやすいことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1982127665424676
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Explainable Artificial Intelligence (XAI) poses a significant challenge in providing transparent and understandable insights into complex AI models. Traditional post-hoc algorithms, while useful, often struggle to deliver interpretable explanations. Concept-based models offer a promising avenue by incorporating explicit representations of concepts to enhance interpretability. However, existing research on automatic concept discovery methods is often limited by lower-level concepts, costly human annotation requirements, and a restricted domain of background knowledge. In this study, we explore the potential of a Large Language Model (LLM), specifically GPT-4, by leveraging its domain knowledge and common-sense capability to generate high-level concepts that are meaningful as explanations for humans, for a specific setting of image classification. We use minimal textual object information available in the data via prompting to facilitate this process. To evaluate the output, we compare the concepts generated by the LLM with two other methods: concepts generated by humans and the ECII heuristic concept induction system. Since there is no established metric to determine the human understandability of concepts, we conducted a human study to assess the effectiveness of the LLM-generated concepts. Our findings indicate that while human-generated explanations remain superior, concepts derived from GPT-4 are more comprehensible to humans compared to those generated by ECII.
- Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)は、複雑なAIモデルに対して透明で理解可能な洞察を提供する上で、大きな課題となる。
従来のポストホックアルゴリズムは有用だが、しばしば解釈可能な説明を提供するのに苦労する。
概念に基づくモデルは、解釈可能性を高めるために概念の明示的な表現を取り入れることで、有望な道を提供する。
しかし、既存の自動概念発見手法の研究は、低レベルの概念、コストのかかる人間のアノテーション要求、背景知識の制限された領域によって制限されることが多い。
本研究では,大規模言語モデル(LLM),特にGPT-4の可能性を探り,そのドメイン知識と常識能力を活用して,人間の説明として意味のある高レベルな概念を画像分類の特定の設定のために生成する。
我々は、このプロセスを促進するために、データで利用可能な最小限のテキストオブジェクト情報を使用する。
出力を評価するために,LLMによって生成された概念と,人間によって生成された概念とECIIヒューリスティックな概念誘導システムを比較した。
概念の人間的理解性を決定するための確立された尺度が存在しないため、LLM生成概念の有効性を評価するために人間による研究を行った。
人為的な説明は依然として優れているが, GPT-4 から派生した概念は, ECII が生成した概念よりも人間にとって理解しやすいことが示唆された。
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