כתבה
arXiv cs.CL ·
הנדסת תכונות בלוקים מונחית LLM
Long Text to Predictive Features: LLM-Guided Blockwise Feature Engineering via Executable Program Search
LLM-BlockFE הוא כלי הנדסת תכונות מונחה LLM שממיר טקסט ארוך לתוכניות תכונות ביצועיות. השיטה משתמשת בחיפוש תוכניות מתקדם כדי לבנות תכונות מועילות. LLM-BlockFE השיג שיפורים משמעותיים בביצועים על פני הבסיס החזק ביותר בכל אחד מארבעת המאגרים הציבוריים והפרטיים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.12390v1 Announce Type: cross Abstract: Industrial risk-control systems typically rely on structured-data models for efficient prediction, yet substantial valuable information remains embedded in unstructured long text. Extracting this information through manual feature engineering is labor-intensive, while requiring a large language model (LLM) to process every real-time input may not meet practical deployment requirements. To address this challenge, we propose LLM-BlockFE, an LLM-guided offline feature construction framework that converts long text into executable feature programs, thereby avoiding LLM calls during online inference. LLM-BlockFE constructs feature programs by incrementally appending immutable code blocks and evaluates candidate features using a downstream model.
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית