Understanding LLM Embeddings for Regression

随着大型语言模型（LLMs）在灵活处理信息字符串方面的兴起，一个自然的应用是回归，特别是通过将字符串表示预处理为LLM嵌入，作为下游特征用于度量预测。在本文中，我们对基于嵌入的回归进行了首批全面研究之一，并证明了对于高维回归任务，使用LLM嵌入作为特征比传统的特征工程更为有效。这种回归性能部分可以归因于LLM嵌入在数值数据上天然保持了特征空间的利普希茨连续性。此外，我们量化了不同模型效应的贡献，最值得注意的是模型大小和语言理解能力，我们发现这些因素并不总是能改善回归性能。

该论文探讨了如何利用大型语言模型（LLM）的嵌入作为特征来改进高维回归任务，特别是与传统的特征工程方法相比。这是一个相对较新的问题，因为随着LLM的发展，它们在处理非结构化数据方面的能力逐渐被应用于更广泛的机器学习任务。

论文的关键思路是利用LLM生成的嵌入作为特征，用于回归任务。这种方法不仅简化了特征工程过程，而且通过保留特征空间中的Lipschitz连续性，提高了回归性能。这一思路的新颖之处在于它结合了自然语言处理和传统机器学习的优势，为高维数据的处理提供了新的视角。

论文通过实验证明，LLM嵌入在高维回归任务中表现优于传统特征工程方法。此外，作者还量化了不同模型效果的影响，包括模型大小和语言理解能力，并发现这些因素并不总是能提高回归性能。实验使用了多个数据集，并且开源了代码，为后续研究提供了基础。未来的研究可以进一步探索如何优化LLM嵌入以适应特定的回归任务。

近期在这个领域中，还有一些相关的研究，例如： 1. 'BERT for Tabular Data: A Case Study on Regression Tasks' - 探索了BERT在表格数据回归任务中的应用。 2. 'Transformers for Structured Data: A Survey' - 综述了Transformer模型在结构化数据处理中的应用。 3. 'Language Models as Knowledge Bases for Regression' - 研究了语言模型作为知识库在回归任务中的潜力。