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Extracting Probabilistic Knowledge from Large Language Models for Bayesian Network Parameterization

Created by
  • Haebom

作者

Aliakbar Nafar, Kristen Brent Venable, Zijun Cui, Parisa Kordjamshidi

概要

本論文は、大規模言語モデル(LLM)を活用してベイジアンネットワーク(BN)を構築する可能性を評価する。 LLMは現実的な知識ベースとしての可能性を示しましたが、実際の出来事に関する確率的な知識を生み出す能力はまだ十分に研究されていません。この研究は、LLMに固有の確率的知識を活用して、BN内の出来事とその関係に関するステートメントの確率推定値を導き出す方法を探る。 LLMを利用すると、BNのパラメータ化が可能になり、特定のドメイン内で確率的モデリングが可能になります。ヘルスケアから金融までの80の公的に利用可能なBNの実験は、イベントの条件付き確率についてLLMを照会することがランダムで均一に分布し、次のトークン生成確率ベースのアプローチを含むベースラインと比較したときに意味のある結果を提供することを示しています。特に、データが不足している場合にLLMから抽出された分布が、データから抽出された分布を改善する専門家辞書情報としてどのように利用できるかを探る。全体的に、この研究は、LLMから抽出された確率的知識と実際のデータを組み合わせて、ベイジアンネットワークを自動的に構成する有望な戦略を提示します。また、LLMの確率的知識抽出性能を評価するための最初の包括的なベースラインを確立します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
LLMを利用してベイジアンネットワークのパラメータを効果的に推定するための新しい方法を提示します。
データが不足している状況では、LLMが専門家の事前情報として機能し、ベイジアンネットワークの精度を向上させることができることを示しています。
LLMの確率的知識抽出性能を評価するための包括的なベースラインを提示します。
自動的にベイジアンネットワークを構築する効率的な方法を提供し、様々な分野に適用可能性を高める。
Limitations:
LLMが生成する確率推定値の精度に関するさらなる研究が必要である。
LLMのパフォーマンスが特定のドメインまたはデータセットに偏っている可能性があります。
LLMを活用したベイジアンネットワーク構築プロセスの計算コストと効率のさらなる分析が必要です。
使用された80個のBNデータセットの一般化の可能性のレビューが必要です。
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