論文の概要: Simulating Tabular Datasets through LLMs to Rapidly Explore Hypotheses about Real-World Entities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18071v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 05:48:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:27:08.566245
• Title: Simulating Tabular Datasets through LLMs to Rapidly Explore Hypotheses about Real-World Entities
• Title（参考訳）: LLMによる語彙データセットのシミュレーションによる実世界存在仮説の探索
• Authors: Miguel Zabaleta, Joel Lehman,
• Abstract要約: 本稿では, コンクリート構造物の特性評価にLCMを適用することにより, 仮説の素早いプロトタイプ化の可能性について検討する。 目標は、人間と機械のコラボレーションを通じて、仮説をもっと早く解釈できるようにすることだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.235910374587734
• License:
• Abstract: Do horror writers have worse childhoods than other writers? Though biographical details are known about many writers, quantitatively exploring such a qualitative hypothesis requires significant human effort, e.g. to sift through many biographies and interviews of writers and to iteratively search for quantitative features that reflect what is qualitatively of interest. This paper explores the potential to quickly prototype these kinds of hypotheses through (1) applying LLMs to estimate properties of concrete entities like specific people, companies, books, kinds of animals, and countries; (2) performing off-the-shelf analysis methods to reveal possible relationships among such properties (e.g. linear regression); and towards further automation, (3) applying LLMs to suggest the quantitative properties themselves that could help ground a particular qualitative hypothesis (e.g. number of adverse childhood events, in the context of the running example). The hope is to allow sifting through hypotheses more quickly through collaboration between human and machine. Our experiments highlight that indeed, LLMs can serve as useful estimators of tabular data about specific entities across a range of domains, and that such estimations improve with model scale. Further, initial experiments demonstrate the potential of LLMs to map a qualitative hypothesis of interest to relevant concrete variables that the LLM can then estimate. The conclusion is that LLMs offer intriguing potential to help illuminate scientifically interesting patterns latent within the internet-scale data they are trained upon.
• Abstract（参考訳）: ホラー作家は、他の作家よりも子供時代が悪いのか? 多くの著者について伝記的詳細が知られているが、そのような質的仮説を定量的に探求するには、例えば、多くの伝記や作家のインタビューを精査し、質的な関心を反映した量的特徴を反復的に探すなど、かなりの人間の努力が必要である。 本稿では,(1)特定の人,企業,本,動物の種類,国などの具体的実体の性状を推定するためにLSMを適用する可能性,(2)その特性間の関係を明らかにするためのオフ・ザ・シェルフ分析手法(例えば線形回帰)を実行すること,(3)特定の定性仮説(例えば,実行中の子どもの出来事の数)の根拠となる量的特性をLLMに適用することによる,これらの仮説の迅速なプロトタイプ化の可能性について検討する。 目標は、人間と機械のコラボレーションを通じて、仮説をもっと早く解釈できるようにすることだ。 実験の結果, LLM は様々な領域にまたがる特定のエンティティに関する表データの有用な推定器として機能し, モデルスケールによってその推定精度が向上することがわかった。 さらに、初期の実験では、LLMが推定できる関連する具体的な変数に、関心の質的仮説をマッピングするLLMの可能性を示す。 結論は、LLMは、彼らが訓練されているインターネット規模のデータの中で、科学的に興味深いパターンを照らすのに役立つ、興味深い可能性を秘めているということだ。

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