Wir lassen GPT3.5 Turbo und XGBoost bei der Prognose einer metrischen Zielvariablen gegeneinander antreten. Dafür haben wir von LOT Internet Fahrzeugdaten aus dem Portal mobile.de bereitgestellt bekommen, um zu sehen, wer bei der Prognose des Fahrzeugpreises die Nase vorn hat. Zudem besprechen wir das Finetuning und gehen auch darauf ein, wie LLMs und XGBoost kombiniert werden können.
***Links***
- Blogartikel: Predictive LLMs: Kann GPT-3.5 die Prognosen von XGBoost verbessern? https://www.inwt-statistics.de/blog/predictive-llms-kann-gpt-xgboost-prognosen-verbessern
- #27: Kann ein Large Language Model (LLM) bei der Klassifikation tabellarischer Daten XGBoost schlagen? https://inwt.podbean.com/e/27-kann-ein-large-language-model-llm-bei-der-klassifikation-tabellarischer-daten-xgboost-schlagen/
- OpenAI API: https://platform.openai.com/docs/introduction
- LLMs für Prognosen auf tabularen Daten zu nutzen, ist wenig erforscht. Wenn es probiert wurde, geht es meistens um Klassifikation, also keine metrische Zielvariable. Ein oft zitiertes Paper hierzu ist dieses: TabLLM: Few-shot Classification of Tabular Data with Large Language Models (Stefan Hegselmann, Alejandro Buendia, Hunter Lang, Monica Agrawal, Xiaoyi Jiang, David Sontag
Proceedings of The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, PMLR 206:5549-5581, 2023.) https://proceedings.mlr.press/v206/hegselmann23a/hegselmann23a.pdf
- Till mit seinem Song In My Fantasy auf YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=MU3oyJ1WR1U
