LLM記号回帰を導くL2G-SR
原題 L2G-SR: Learning to Guide LLM-based Symbolic Regression
arXiv論文。観測データを説明する数式を探す記号回帰で、数値誤差だけを指針にすると、精度は高いが式として意味の薄い代替モデルが選ばれやすい。LLMを使う探索を学習で導くL2G-SRを提案する。
論点
LLMは科学の方程式発見を担えるか
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賛成側の視点
人間の直観に近い事前知識を持つLLMは、数式探索の最強の相棒だ。反対側の視点
それらしい式を出すだけ。検証できない式は科学ではない。
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