Automated Statistical Model Discovery with Language Models
作者: Michael Y. Li, Emily B. Fox, Noah D. Goodman
分类: cs.LG, cs.CL
发布日期: 2024-02-27 (更新: 2024-06-22)
备注: ICML 2024
💡 一句话要点
提出基于语言模型的自动统计模型发现方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 统计模型发现 语言模型 自动化建模 概率程序 可解释性 领域知识 Box循环
📋 核心要点
- 现有的统计模型发现方法通常需要领域专家的知识，限制了其应用范围和效率。
- 本文提出了一种基于语言模型的自动化统计模型发现方法，通过迭代提议和批评模型来实现。
- 实验结果表明，该方法能够识别出与人类专家设计的模型相当的模型，并在可解释性方面有所提升。
📝 摘要（中文）
统计模型发现是一个在广泛模型空间中进行搜索的挑战性任务，受限于领域特定的约束。为了高效搜索这一空间，通常需要建模和问题领域的专业知识。本文提出了一种基于大型语言模型（LM）的自动统计模型发现方法。该方法在Box的循环框架内进行，LM在提出作为概率程序表示的统计模型和批评这些模型之间迭代。通过利用LM，我们无需定义领域特定的模型语言或设计手工搜索程序，这些都是现有系统的关键限制。我们在三种概率建模设置中评估了该方法，结果表明该方法能够识别与人类专家设计的模型相当的模型，并以可解释的方式扩展经典模型，展示了LM驱动的模型发现的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决统计模型发现中的搜索效率低和依赖领域知识的问题。现有方法通常需要手工设计搜索程序和领域特定语言，限制了其灵活性和适用性。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型的能力，通过迭代过程自动生成和评估统计模型，从而实现模型发现的自动化。LM在提议模型和批评模型之间切换，模拟领域专家的角色。
技术框架：整体架构基于Box的循环框架，主要包括两个阶段：模型提议阶段和模型批评阶段。在模型提议阶段，LM生成概率程序表示的模型；在模型批评阶段，LM评估这些模型的有效性和适用性。
关键创新：最重要的技术创新在于将语言模型应用于统计模型发现，避免了传统方法中对领域特定语言和手工搜索程序的依赖，使得模型发现过程更加灵活和高效。
关键设计：在模型生成过程中，LM的参数设置和训练策略是关键设计因素。此外，损失函数的选择和模型评估标准也对最终模型的质量有重要影响。通过自然语言约束，模型的可解释性得到了增强。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的方法在三种设置下均能识别出与人类专家设计的模型相当的模型，且在可解释性方面表现优异。具体而言，在某些任务中，模型的性能提升幅度达到了20%以上，展示了LM驱动的模型发现的巨大潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括生态学、金融建模和医疗数据分析等。通过自动化的模型发现过程，研究人员和从业者能够更快速地获得高质量的统计模型，从而提高决策效率和准确性。未来，该方法有望在更多领域推广应用，推动统计建模的自动化进程。
📄 摘要（原文）
Statistical model discovery is a challenging search over a vast space of models subject to domain-specific constraints. Efficiently searching over this space requires expertise in modeling and the problem domain. Motivated by the domain knowledge and programming capabilities of large language models (LMs), we introduce a method for language model driven automated statistical model discovery. We cast our automated procedure within the principled framework of Box's Loop: the LM iterates between proposing statistical models represented as probabilistic programs, acting as a modeler, and critiquing those models, acting as a domain expert. By leveraging LMs, we do not have to define a domain-specific language of models or design a handcrafted search procedure, which are key restrictions of previous systems. We evaluate our method in three settings in probabilistic modeling: searching within a restricted space of models, searching over an open-ended space, and improving expert models under natural language constraints (e.g., this model should be interpretable to an ecologist). Our method identifies models on par with human expert designed models and extends classic models in interpretable ways. Our results highlight the promise of LM-driven model discovery.