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Enhancing ML Model Interpretability : Leveraging Fine-Tuned Large Language Models for Better Understanding of AI

Titelangaben

Bokstaller, Jonas ; Altheimer, Julia ; Dormehl, Julian ; Buss, Alina ; Wiltfang, Jasper ; Schneider, Johannes ; Röglinger, Maximilian:
Enhancing ML Model Interpretability : Leveraging Fine-Tuned Large Language Models for Better Understanding of AI.
In: Proceedings of the 33rd European Conference on Information Systems (ECIS). - Amman, Jordanien , 2025

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Abstract

Across various sectors applications of eXplainableAI (XAI) gained momentum as the increasing black boxedness of prevailing Machine Learning (ML) models became apparent. In parallel, Large Language Models (LLMs) significantly developed in their abilities to understand human language and complex patterns. By combining both, this paper presents a novel reference architecture for the interpretation of XAI through an interactive chatbot powered by a fine-tuned LLM. We instantiate the reference architecture in the context of State-of-Health (SoH) prediction for batteries and validate its design in multiple evaluation and demonstration rounds. The evaluation indicates that the implemented prototype enhances the human interpretability of ML, especially for users with less experience with XAI.

Weitere Angaben

Publikationsform: Aufsatz in einem Buch
Begutachteter Beitrag: Ja
Keywords: eXplainable AI; Large Language Models; Fine-Tuning; Battery State of Health
Institutionen der Universität: Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVII - Wirtschaftsinformatik und Wertorientiertes Prozessmanagement
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVII - Wirtschaftsinformatik und Wertorientiertes Prozessmanagement > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVII - Wirtschaftsinformatik und Wertorientiertes Prozessmanagement - Univ.-Prof. Dr. Maximilian Röglinger
Forschungseinrichtungen
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > Institutsteil Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer FIT
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > FIM Forschungsinstitut für Informationsmanagement
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Eingestellt am: 07 Mai 2025 05:30
Letzte Änderung: 07 Mai 2025 05:30
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/93462