論文の概要: In-Context Symbolic Regression: Leveraging Large Language Models for Function Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19094v2
• Date: Wed, 17 Jul 2024 15:29:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 22:07:40.905285
• Title: In-Context Symbolic Regression: Leveraging Large Language Models for Function Discovery
• Title（参考訳）: In-Contextシンボリック回帰:関数発見のための大規模言語モデルを活用する
• Authors: Matteo Merler, Katsiaryna Haitsiukevich, Nicola Dainese, Pekka Marttinen,
• Abstract要約: 本稿では,記号回帰のタスクにLarge Language Models(LLM)を利用する,最初の包括的フレームワークを紹介する。 In-Context Symbolic Regression (ICSR) は、外部LLMで関数形式を反復的に洗練し、その係数を外部LLMで決定するSR手法である。 以上の結果から,LLMは与えられたデータに適合するシンボリック方程式の発見に成功し,最高のSRベースラインの総合性能を4つのベンチマークで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2387832710686695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State of the art Symbolic Regression (SR) methods currently build specialized models, while the application of Large Language Models (LLMs) remains largely unexplored. In this work, we introduce the first comprehensive framework that utilizes LLMs for the task of SR. We propose In-Context Symbolic Regression (ICSR), an SR method which iteratively refines a functional form with an LLM and determines its coefficients with an external optimizer. ICSR leverages LLMs' strong mathematical prior both to propose an initial set of possible functions given the observations and to refine them based on their errors. Our findings reveal that LLMs are able to successfully find symbolic equations that fit the given data, matching or outperforming the overall performance of the best SR baselines on four popular benchmarks, while yielding simpler equations with better out of distribution generalization.
• Abstract（参考訳）: State of the Art Symbolic Regression (SR) メソッドは現在、特殊なモデルを構築しているが、Large Language Models (LLMs) の応用はいまだほとんど検討されていない。 本稿では,SR のタスクに LLM を利用する最初の包括的フレームワークを紹介する。 本稿では,LLMを用いて関数形式を反復的に洗練し,外部オプティマイザを用いてその係数を決定するSR手法であるIn-Context Symbolic Regression (ICSR)を提案する。 ICSR は LLM の強い数学的先行性を利用して、観測値から可能な関数の初期セットを提案し、それらの誤差に基づいてそれらを洗練する。 この結果から, LLM は与えられたデータに適合するシンボリック方程式の発見に成功し, 4つの一般的なベンチマークにおいて, 最高のSRベースラインの全体的な性能を一致または向上し, 分布の一般化を良くしたより単純な方程式が得られることがわかった。

関連論文リスト

• Empowering Few-Shot Relation Extraction with The Integration of Traditional RE Methods and Large Language Models [48.846159555253834]
  Few-Shot Relation extract (FSRE)は自然言語処理(NLP)の研究者にアピールする 大規模言語モデル(LLM)の近年の出現により、多くの研究者が文脈学習(ICL)を通じてFSREを探求している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T03:31:11Z)
• DELRec: Distilling Sequential Pattern to Enhance LLM-based Recommendation [3.5113201254928117]
  逐次レコメンデーション(SR)タスクは、ユーザの過去のインタラクションと好みの変化を関連付けることで、レコメンデーションの精度を高める。 従来のモデルは、トレーニングデータ内のシーケンシャルなパターンをキャプチャすることだけに集中し、外部ソースからアイテムタイトルに埋め込まれたより広いコンテキストやセマンティックな情報を無視することが多い。 DelRecは、SRモデルから知識を抽出し、LLMがより効果的なシーケンシャルレコメンデーションのためにこれらの補足情報を容易に理解し利用できるようにすることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T02:47:09Z)
• One Token Can Help! Learning Scalable and Pluggable Virtual Tokens for Retrieval-Augmented Large Language Models [67.49462724595445]
  Retrieval-augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)を改善するための有望な方法である。 本稿では,RAGのためのスケーラブルでプラガブルな仮想トークンを学習する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T03:44:54Z)
• Self-Exploring Language Models: Active Preference Elicitation for Online Alignment [90.4820014819937]
  本稿では,分布域外領域を積極的に探索するために,潜在的に高次応答に対して楽観的に偏りを呈する2段階的客観的手法を提案する。 実験の結果,Zephyr-7B-SFTとLlama-3-8B-Instructモデルで微調整すると,SELMは命令追従ベンチマークの性能を大幅に向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T17:59:07Z)
• SLMRec: Empowering Small Language Models for Sequential Recommendation [25.920216777752]
  シーケンシャルレコメンデーションタスクでは、ユーザが対話しそうな次の項目を予測する。 最近の研究は、LCMがシーケンシャルレコメンデーションシステムに与える影響を実証している。 LLM の巨大なサイズのため、現実のプラットフォームに LLM ベースのモデルを適用するのは非効率で実用的ではない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T07:12:06Z)
• LLM4ED: Large Language Models for Automatic Equation Discovery [0.8644909837301149]
  我々は、自然言語に基づくプロンプトを利用して、データから支配方程式を自動的にマイニングする大規模言語モデルをガイドする新しいフレームワークを導入する。 具体的には、まずLLMの生成能力を利用して、文字列形式で様々な方程式を生成し、次に観測に基づいて生成された方程式を評価する。 実験は偏微分方程式と常微分方程式の両方で広範囲に行われる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T14:03:49Z)
• Metric-aware LLM inference for regression and scoring [52.764328080398805]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクに対して強い結果を示してきた。 我々は,この推論戦略が,様々な回帰・スコアリングタスクや関連する評価指標に最適であることを示す。 我々は、カスタム回帰を最適化し、推定時にメトリクスをスコアリングする決定論的アプローチである、意識的距離 LLM 推論を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T03:24:34Z)
• Mitigating Catastrophic Forgetting in Large Language Models with Self-Synthesized Rehearsal [49.24054920683246]
  大規模言語モデル(LLM)は、連続学習中に破滅的な忘れ込みに悩まされる。 自己合成リハーサル(Self-Synthesized Rehearsal, SSR)と呼ばれるフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T16:11:23Z)
• Incorporating LLM Priors into Tabular Learners [6.835834518970967]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T09:27:09Z)
• On Learning to Summarize with Large Language Models as References [101.79795027550959]
  大型言語モデル (LLM) は、一般的な要約データセットにおける元の参照要約よりも人間のアノテーションに好まれる。 より小さなテキスト要約モデルに対するLLM-as-reference学習設定について検討し,その性能が大幅に向上するかどうかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T16:56:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。