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A Note on Statistically Accurate Tabular Data Generation Using Large Language Models

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Score: 0.60
Published: at 14:05

Summary: 本文提出了一种概率驱动的提示方法,利用大型语言模型估计条件分布并进行采样,显著提升了合成表格数据的统计准确性和计算效率。

Keywords: LLM, Synthetic Data, Tabular Data, Probability Distribution, Prompting

Authors: Andrey Sidorenko

Institution(s): MOSTLY AI

Problem Background

表格数据在金融、医疗和电子商务等领域至关重要,但由于隐私限制、数据稀缺和不平衡等问题,获取高质量真实数据面临挑战。 合成数据生成成为解决这一问题的有效手段,而大型语言模型(LLMs)因其强大的生成能力被应用于此领域。 然而,LLMs 由于自回归生成机制,在捕捉复杂特征依赖性(尤其是分类变量之间的关系)方面存在不足,导致生成的合成数据缺乏统计一致性和现实性。

Method

Experiment

Further Thoughts

论文提出的概率驱动提示方法启发了我思考如何进一步挖掘 LLMs 的隐式知识用于结构化数据生成任务,例如时间序列或图数据的合成。 是否可以通过结合其他概率模型(如贝叶斯网络)增强条件分布建模能力? 此外,该方法是否可以与领域特定数据的微调结合,进一步提升生成数据的定制化能力,适应更广泛的应用场景?