論文の概要: EPIC: Effective Prompting for Imbalanced-Class Data Synthesis in Tabular Data Classification via Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12404v3
• Date: Thu, 31 Oct 2024 12:27:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:50.371099
• Title: EPIC: Effective Prompting for Imbalanced-Class Data Synthesis in Tabular Data Classification via Large Language Models
• Title（参考訳）: EPIC:大規模言語モデルを用いた語彙データ分類における不均衡クラスデータ合成のための効果的なプロンプト
• Authors: Jinhee Kim, Taesung Kim, Jaegul Choo,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、多様なアプリケーションにまたがるテキスト内学習能力を示す。 バランスの取れたデータサンプルと一貫したフォーマットと独自の変数マッピングを併用した新しい手法であるEPICを導入し、不均衡なデータセットであっても、全てのクラスで正確な合成データを生成するのにLLMをガイドする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.347666307218006
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable in-context learning capabilities across diverse applications. In this work, we explore the effectiveness of LLMs for generating realistic synthetic tabular data, identifying key prompt design elements to optimize performance. We introduce EPIC, a novel approach that leverages balanced, grouped data samples and consistent formatting with unique variable mapping to guide LLMs in generating accurate synthetic data across all classes, even for imbalanced datasets. Evaluations on real-world datasets show that EPIC achieves state-of-the-art machine learning classification performance, significantly improving generation efficiency. These findings highlight the effectiveness of EPIC for synthetic tabular data generation, particularly in addressing class imbalance. Our source code for our work is available at: https://seharanul17.github.io/project-synthetic-tabular-llm/
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、多様なアプリケーションにまたがるテキスト内学習能力を示す。 本研究では,リアルな合成表形式データを生成するためのLLMの有効性について検討し,性能を最適化する鍵となる設計要素を同定する。 バランスの取れたデータサンプルと一貫したフォーマットと独自の変数マッピングを併用した新しい手法であるEPICを導入し、不均衡なデータセットであっても、全てのクラスで正確な合成データを生成するのにLLMをガイドする。 実世界のデータセットの評価は、EPICが最先端の機械学習分類性能を達成し、生成効率が大幅に向上していることを示している。 以上の結果から,EPICが表層データ生成に有効であること,特にクラス不均衡に対処する上での有効性が示唆された。 私たちの作業のソースコードは、https://seharanul17.github.io/ project-synthetic-tabular-llm/で公開されています。

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