论文提出用编码LLM学习可解释模型的方法
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论文提出用编码LLM学习可解释模型的方法
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报道摘要
研究者提出一种简单框架，反复提示编码 LLM 在给定标注样本后生成规则集中的下一条规则，从而从数据中学习可解释模型。该方法在表格数据上与 SOTA 规则学习方法相当甚至更优，在小训练集上尤其明显，在文本任务上大幅领先，包括击败另一个基于 LLM 的规则学习器。作者称这引入了一类新的编码基准——构建可解释分类器。
摘自 arXiv：cs.AI
最新进展10月15日 12:00
编码 LLM 可被用于从数据中学习可解释模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AI编码 LLM 可被用于从数据中学习可解释模型
研究者提出一种简单框架，反复提示编码 LLM 在给定标注样本后生成规则集中的下一条规则，从而从数据中学习可解释模型。该方法在表格数据上与 SOTA 规则学习方法相当甚至更优，在小训练集上尤其明显，在文本任务上大幅领先，包括击败另一个基于 LLM 的规则学习器。作者称这引入了一类新的编码基准——构建可解释分类器。
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