Marginal Response Surface Elicitation

新的MARS方法利用LLM实现零标签表格学习

研究人员开发了一种名为边际响应面引出法（MARS）的新表格学习方法，该方法无需标记数据即可进行预测。MARS利用大型语言模型（LLM）从特征语义和任务描述中提取领域知识，将这些先验知识转化为零样本表格分类器。该方法包括从无标签数据中选择代表性特征值，提示LLM获取类别支持分数和特征权重，然后汇总这些响应以创建用于预测的特征响应函数。MARS在八个表格基准任务上表现出色，与直接提示方法相比，平均AUC和AP分数更高，同时显著降低了计算成本。