MoRE-LLM: Mixture of Rule Experts Guided by a Large Language Model

📄 arXiv: 2503.22731v1 📥 PDF

作者: Alexander Koebler, Ingo Thon, Florian Buettner

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-26

备注: 2024 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)

DOI: 10.1109/ICDM59182.2024.00085

💡 一句话要点

提出MoRE-LLM，结合规则专家和LLM，提升AI系统的可信性和可解释性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 可解释性AI 大型语言模型 规则提取 知识对齐 混合专家模型

📋 核心要点

  1. 现有机器学习模型缺乏与人类领域知识的有效对齐，导致可信性和可解释性不足，阻碍了实际应用。
  2. MoRE-LLM结合数据驱动模型和LLM提取的知识，利用规则专家发现局部规则，并由LLM进行修正和情境化，实现知识对齐。
  3. 实验表明，MoRE-LLM在表格数据集上表现优异，同时保证了模型的可解释性，并避免了LLM可能产生的虚构信息。

📝 摘要（中文）

为了确保AI系统的可信性和可解释性，将机器学习模型与人类领域知识对齐至关重要。这项工作可能具有挑战性且耗时，需要数据科学家和领域专家之间的密切沟通。大型语言模型（LLM）能力的最新飞跃可以帮助减轻这种负担。本文提出了一种由大型语言模型（MoRE-LLM）引导的混合规则专家模型，该模型将数据驱动的黑盒模型与从LLM中提取的知识相结合，以实现领域知识对齐和透明的预测。混合规则专家（MoRE）在训练期间指导局部基于规则的替代模型的发现及其在分类任务中的利用，而LLM负责通过纠正和情境化规则来增强规则的领域知识对齐。重要的是，我们的方法在测试时不需要访问LLM，并确保可解释性，同时不易受到基于LLM的虚构的影响。我们在几个表格数据集上评估了我们的方法，并将其性能与可解释和不可解释的基线进行比较。除了性能之外，我们还评估了我们的灰盒方法在利用可解释规则方面的能力。除了我们的定量评估之外，我们还阐明了LLM如何提供额外的上下文来加强模型推理过程的可理解性和可信度。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器学习模型，尤其是黑盒模型，在可解释性和与人类领域知识对齐方面存在不足。领域专家需要花费大量时间与数据科学家沟通，以确保模型符合领域知识。此外，直接使用LLM进行预测可能存在虚构信息的问题，影响模型的可信度。

核心思路：MoRE-LLM的核心思路是将数据驱动的黑盒模型与从LLM中提取的领域知识相结合，利用混合规则专家（MoRE）学习局部规则，并使用LLM对这些规则进行修正和情境化，从而提高模型的可解释性和领域知识对齐。这种方法在测试阶段不依赖LLM，避免了LLM可能产生的虚构信息。

技术框架：MoRE-LLM包含以下主要模块：1) 数据驱动的黑盒模型：用于从数据中学习一般模式。2) 混合规则专家（MoRE）：在训练期间发现局部规则，并根据规则进行分类。3) LLM：负责增强规则的领域知识对齐，通过纠正和情境化规则来提高其可解释性和可信度。训练过程中，MoRE学习规则，LLM提供知识指导，测试阶段仅使用MoRE进行预测。

关键创新：MoRE-LLM的关键创新在于将数据驱动模型与LLM的知识相结合，提出了一种灰盒模型，既能保证模型的预测性能，又能提高其可解释性和领域知识对齐。与直接使用LLM进行预测的方法相比，MoRE-LLM避免了LLM可能产生的虚构信息，提高了模型的可信度。

关键设计：MoRE的具体实现细节（例如规则的表示方式、规则学习算法、LLM的提示工程等）以及损失函数的设计（如何平衡预测性能和规则的可解释性）在论文中应该有详细描述，但摘要中未提及，因此未知。LLM的选择和使用方式（例如，如何提示LLM进行规则修正和情境化）也是关键的设计细节，具体内容未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个表格数据集上进行了实验，将MoRE-LLM与可解释和不可解释的基线模型进行了比较。实验结果表明，MoRE-LLM在保持或提高预测性能的同时，显著提高了模型的可解释性和领域知识对齐。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提及，因此未知。论文还通过案例研究展示了LLM如何提供额外的上下文来加强模型推理过程的可理解性和可信度。

🎯 应用场景

MoRE-LLM适用于需要高可信度和可解释性的领域，例如医疗诊断、金融风险评估、法律判决等。该方法可以帮助领域专家理解模型的决策过程，并确保模型符合领域知识，从而提高模型的应用价值和用户信任度。未来，该方法可以扩展到其他类型的数据和模型，并与其他可解释性技术相结合。

📄 摘要（原文）

To ensure the trustworthiness and interpretability of AI systems, it is essential to align machine learning models with human domain knowledge. This can be a challenging and time-consuming endeavor that requires close communication between data scientists and domain experts. Recent leaps in the capabilities of Large Language Models (LLMs) can help alleviate this burden. In this paper, we propose a Mixture of Rule Experts guided by a Large Language Model (MoRE-LLM) which combines a data-driven black-box model with knowledge extracted from an LLM to enable domain knowledge-aligned and transparent predictions. While the introduced Mixture of Rule Experts (MoRE) steers the discovery of local rule-based surrogates during training and their utilization for the classification task, the LLM is responsible for enhancing the domain knowledge alignment of the rules by correcting and contextualizing them. Importantly, our method does not rely on access to the LLM during test time and ensures interpretability while not being prone to LLM-based confabulations. We evaluate our method on several tabular data sets and compare its performance with interpretable and non-interpretable baselines. Besides performance, we evaluate our grey-box method with respect to the utilization of interpretable rules. In addition to our quantitative evaluation, we shed light on how the LLM can provide additional context to strengthen the comprehensibility and trustworthiness of the model's reasoning process.