English(EN) Coding LLMs Can Be Harnessed to Learn Interpretable Models from Data

编码LLM用于可解释模型学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员开发了一种新颖的方法，利用编码大型语言模型（LLM）从数据中学习可解释模型。该方法包括反复提示LLM使用标记示例为分类系统生成规则。与现有的规则学习方法相比，该技术在各种数据集（包括表格数据和文本数据）上表现出具有竞争性或更优的性能，尤其是在训练集较小的情况下。这类新的可解释模型将可能性扩展到受限的假设空间之外，为编码代理提供了新的基准。 AI

影响引入了一种生成可解释AI模型的新方法，有望提高AI系统的透明度和可信度。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Aditya Kumar, Cassandra A. Cohen, William W. Cohen · 2026-10-15 04:00

编码大语言模型可用于从数据中学习可解释模型

arXiv:2610.14006v1 Announce Type: cross Abstract: Since compact, interpretable classifiers correspond to simple programs, it is natural to ask if LLM-based coding agents can be used to learn interpretable models from data. In this paper we present a simple harness that repeatedly…

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