論文の概要: Interpretable Cross-Examination Technique (ICE-T): Using highly informative features to boost LLM performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06703v1
• Date: Wed, 8 May 2024 19:20:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-14 20:31:40.653767
• Title: Interpretable Cross-Examination Technique (ICE-T): Using highly informative features to boost LLM performance
• Title（参考訳）: 解釈可能なクロスエグゼクタミネーション技術(ICE-T) : LLM性能向上のための高情報機能の利用
• Authors: Goran Muric, Ben Delay, Steven Minton,
• Abstract要約: 医学や法律など、解釈可能性が不可欠である領域では、標準モデルは「ブラックボックス」の性質のためにしばしば不足する。 ICE-Tは、LLMが複数の方向から問題にアプローチできるようにする一連のプロンプトを使用することで、これらの制限に対処する。 我々は、医療記録や法的文書など、さまざまなデータソースにまたがるICE-Tの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1961645395911131
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce the Interpretable Cross-Examination Technique (ICE-T), a novel approach that leverages structured multi-prompt techniques with Large Language Models (LLMs) to improve classification performance over zero-shot and few-shot methods. In domains where interpretability is crucial, such as medicine and law, standard models often fall short due to their "black-box" nature. ICE-T addresses these limitations by using a series of generated prompts that allow an LLM to approach the problem from multiple directions. The responses from the LLM are then converted into numerical feature vectors and processed by a traditional classifier. This method not only maintains high interpretability but also allows for smaller, less capable models to achieve or exceed the performance of larger, more advanced models under zero-shot conditions. We demonstrate the effectiveness of ICE-T across a diverse set of data sources, including medical records and legal documents, consistently surpassing the zero-shot baseline in terms of classification metrics such as F1 scores. Our results indicate that ICE-T can be used for improving both the performance and transparency of AI applications in complex decision-making environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた構造化マルチプロンプト技術を活用し,ゼロショット法や少数ショット法よりも優れた分類性能を実現する新しい手法であるInterpretable Cross-Examination Technique (ICE-T)を提案する。 医学や法律など、解釈可能性が不可欠である領域では、標準モデルは「ブラックボックス」の性質のためにしばしば不足する。 ICE-Tは、LLMが複数の方向から問題にアプローチできるようにする一連のプロンプトを使用することで、これらの制限に対処する。 LLMからの応答は数値的特徴ベクトルに変換され、従来の分類器で処理される。 この方法は高い解釈可能性を維持するだけでなく、より小型で能力の低いモデルでも、ゼロショット条件下でより大型で高度なモデルの性能を達成または超えることができる。 F1スコアなどの分類基準でゼロショット基準を一貫して上回り、医療記録や法律文書など、さまざまなデータソースに対するICE-Tの有効性を実証する。 その結果,ICE-Tは複雑な意思決定環境におけるAIアプリケーションの性能と透明性の向上に有効であることが示唆された。

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