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LLM Classification Is Feature Engineering

大規模言語モデルを用いた分類タスクは、従来の機械学習における特徴量抽出の延長線上にあるという視点から、LLMの役割と限界を考察する記事

Key points

  • •LLMによるテキスト分類は、モデルが内部表現として特徴量を抽出し、それを下流の分類器に渡すプロセスとして捉えられる
  • •プロンプトエンジニアリングは、モデルが生成する特徴量の品質を制御するための手法であると解釈できる
  • •この視点により、LLM活用における評価指標や改善アプローチが、従来の機械学習手法と整合的に理解可能になる
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