LLM-Klassifikation ist Feature Engineering

LLM Classification Is Feature Engineering

LLMs als Klassifikatoren liefern oft brauchbare Ergebnisse, aber ohne Kalibrierung, Threshold-Kontrolle oder Interpretierbarkeit. Der Autor zeigt, wie man den LLM-Verdict als Feature in eine logistische Regression einbaut und so die Vorteile von Standard-ML zurückgewinnt. Am Beispiel der Ironie-Erkennung auf SemEval-2018-Daten wird demonstriert, wie sich Brier Score und Kalibrierung verbessern lassen, während F1 gleich bleibt.