[論文レビュー] Explaining Genetic Programming Trees using Large Language Models

Paula Maddigan, Andrew Lensen+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 6, 2024

Evolutionary Algorithms and Applications被引用数 6

ひとこと要約

この論文は GP4NLDR を提示します。ウェブベースのダッシュボードで、ChatGPT を活用したチャットボットと retrieval augmented generation を用いて GP-NLDR ツリーを説明し、ケーススタディを通じてユーザー中心の説明を改善しています。

ABSTRACT

Genetic programming (GP) has the potential to generate explainable results, especially when used for dimensionality reduction. In this research, we investigate the potential of leveraging eXplainable AI (XAI) and large language models (LLMs) like ChatGPT to improve the interpretability of GP-based non-linear dimensionality reduction. Our study introduces a novel XAI dashboard named GP4NLDR, the first approach to combine state-of-the-art GP with an LLM-powered chatbot to provide comprehensive, user-centred explanations. We showcase the system's ability to provide intuitive and insightful narratives on high-dimensional data reduction processes through case studies. Our study highlights the importance of prompt engineering in eliciting accurate and pertinent responses from LLMs. We also address important considerations around data privacy, hallucinatory outputs, and the rapid advancements in generative AI. Our findings demonstrate its potential in advancing the explainability of GP algorithms. This opens the door for future research into explaining GP models with LLMs.

研究の動機と目的

• GPベースの非線形次元削減（GP-NLDR）の説明可能性を高める。
• GPツリーを解釈するためのユーザー中心の対話型インターフェイスを示す。
• ウェブダッシュボードを介してLLMsとGP-NLDRを統合し、非専門家ユーザーを支援することを実証する。
• LLM主導の XAI におけるプロンプトエンジニアリング、データプライバシー、および幻覚問題に対処する。

提案手法

• GP4NLDR を Streamlit ベースのウェブダッシュボードとして構築し、GP-NLDR を実行し、各埋め込み次元の GP ツリーを表示します。
• 固定語数制限付きの LLM チャットボット（OpenAI API 経由の GPT-3.5/4）を組み込み、プロンプトエンジニアリングと FAISS を用いた RAG により文脈背景を提供します。
• LangChain を使用して LLM、RAG、メモリ、およびワークフロー要素を統合します。
• 例を事前ロードし、異なる適合関数と次元数で（Wine、Dermatology、COIL-20）のケーススタディを探索できるようにします。
• 埋め込みと適合の可視化を提供するとともに、埋め込み品質を推定するランダムフォレスト分類器のベースラインを用意します。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LLMベースのチャットボットは NLDR に使用される GP ツリーについて意味のある、ユーザー中心の説明を提供できるか？
• RQ2 GP の文脈における LLM の説明の正確性と有用性に対して、プロンプトエンジニアリングと RAG はどのような影響を与えるか？
• RQ3 GP モデルを説明する際に LLM を適用する際の実務的な課題（プライバシー、幻覚など）は何か？
• RQ4 大小さまざまなデータセットと特徴記述性の違いに対して、LLM で説明された GP-NLDR は有効か？

主な発見

• GP4NLDR は GP ツリーと LLM 対話を通じて高次元データ削減の直感的な物語を可能にします。
• プロンプトエンジニアリングと retrieval augmentation は幻覚を減らし、LLM の説明の関連性を高めます。
• LLM の説明はデータセットの特徴名を活用して埋め込みを文脈付けし、ケーススタディの解釈性を高めます。
• Wine、Dermatology、COIL-20 において、視覚的および対話的説明とともに意味のある 2D/3D 埋め込みを示しました。
• 埋め込み品質には観察可能なトレードオフがあり（例：COIL-20 の埋め込み精度が 0.9868 から 0.6375 に低下）、説明可能性の文脈で議論されます。
• このプラットフォームは探索と再現性のために公開されており（GP4NLDR アプリ）、