كل ما تحتاجه هو LLM: كيف تعمل نماذج اللغة الكبيرة في التنبؤ والتصنيف باستخدام البيانات التاريخية

تستكشف هذه الدراسة فائدة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في أداء المهام التقليدية لتعلم الآلة مثل التنبؤ، وتستكشف إمكانيات المعماريات المنقحة لتعزيز فعاليتها في هذه الأدوار. باستخدام مجموعة بيانات نجاة تيتانيك، أجرينا تحليلًا مقارنًا باستخدام أدوات تعلم الآلة التقليدية ونهج قائم على LLM. تشير نتائجنا إلى أنه على الرغم من أن LLM تختلف fundamentally عن نماذج ML التقليدية في مهام التنبؤ، إلا أن هناك تعديلات معمارية محددة، تُسمى معمارية تنقيح الأفكار، التي يمكن أن تحسن أدائها بشكل كبير. تبرز هذه النتائج إمكانية دمج LLMs في سير العمل التقليدي لتعلم الآلة، وبالتالي توسيع قابليتها للتطبيق وتعزيز دقة التنبؤ.