論文の概要: CLAIM Your Data: Enhancing Imputation Accuracy with Contextual Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17712v1
• Date: Tue, 28 May 2024 00:08:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 22:51:42.272451
• Title: CLAIM Your Data: Enhancing Imputation Accuracy with Contextual Large Language Models
• Title（参考訳）: データのCLAIM: コンテキスト大言語モデルによるインプット精度の向上
• Authors: Ahatsham Hayat, Mohammad Rashedul Hasan,
• Abstract要約: 本稿では,精度インプット法(CLAIM)の文脈言語モデルを提案する。 従来の計算法とは異なり、CLAIMは文脈に関連のある自然言語記述子を使用して、欠落した値を埋める。 多様なデータセットや欠落パターンに対する評価は,既存の計算手法よりもCLAIMの方が優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18416014644193068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces the Contextual Language model for Accurate Imputation Method (CLAIM), a novel strategy that capitalizes on the expansive knowledge and reasoning capabilities of pre-trained large language models (LLMs) to address missing data challenges in tabular datasets. Unlike traditional imputation methods, which predominantly rely on numerical estimations, CLAIM utilizes contextually relevant natural language descriptors to fill missing values. This approach transforms datasets into natural language contextualized formats that are inherently more aligned with LLMs' capabilities, thereby facilitating the dual use of LLMs: first, to generate missing value descriptors, and then, to fine-tune the LLM on the enriched dataset for improved performance in downstream tasks. Our evaluations across diverse datasets and missingness patterns reveal CLAIM's superior performance over existing imputation techniques. Furthermore, our investigation into the effectiveness of context-specific versus generic descriptors for missing data highlights the importance of contextual accuracy in enhancing LLM performance for data imputation. The results underscore CLAIM's potential to markedly improve the reliability and quality of data analysis and machine learning models, offering a more nuanced and effective solution for handling missing data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習された大規模言語モデル(LLM)の拡張的知識と推論能力を利用して,表付きデータセットの欠落したデータ問題に対処する新しい戦略であるCLAIMについて紹介する。 数値推定に大きく依存する従来の計算法とは異なり、CLAIMは文脈的に関係のある自然言語記述子を用いて、不足した値を埋める。 このアプローチは、データセットをLLMの機能に本質的に整合した自然言語のコンテキスト化されたフォーマットに変換することで、LLMの二重使用を容易にする。 多様なデータセットや欠落パターンに対する評価は,既存の計算手法よりもCLAIMの方が優れた性能を示している。 さらに,不足データに対する文脈特化と汎用記述子の有効性について検討した結果,データ計算におけるLLMの性能向上における文脈精度の重要性が示唆された。 結果は、データ分析と機械学習モデルの信頼性と品質を著しく向上させるCLAIMの可能性を強調し、欠落したデータを扱うためのより微妙で効果的なソリューションを提供する。

関連論文リスト

• Beyond Fine-Tuning: Effective Strategies for Mitigating Hallucinations in Large Language Models for Data Analytics [0.0]
  大きな言語モデル(LLM)は自然言語処理においてますます重要になってきており、自然言語クエリによる高度なデータ分析を可能にしている。 これらのモデルはしばしば、重要なデータ駆動意思決定において信頼性を損なう「幻覚」や「偽情報」を生成する。 本研究は,LLMにおける幻覚の緩和,特にデータ分析の文脈において焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-26T00:45:42Z)
• Context is Key: A Benchmark for Forecasting with Essential Textual Information [87.3175915185287]
  コンテキスト・イズ・キー (Context is Key) (CiK) は、時系列予測ベンチマークであり、様々な種類のテキストコンテキストと数値データをペアリングする。 我々は,統計モデル,時系列基礎モデル,LLMに基づく予測モデルなど,さまざまなアプローチを評価する。 実験では、文脈情報の導入の重要性を強調し、LLMに基づく予測モデルを用いた場合の驚くべき性能を示すとともに、それらの重要な欠点を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T17:56:08Z)
• Boosting the Capabilities of Compact Models in Low-Data Contexts with Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation [2.9921619703037274]
  本稿では,形態素解析の言語タスクにおいて,より小さなモデルの出力を補正するために,大言語モデル(LLM)を基盤とした検索拡張生成(RAG)フレームワークを提案する。 データ不足や訓練可能なパラメータの不足を補うために,言語情報を活用するとともに,LLMを通して解釈・蒸留された記述文法からの入力を許容する。 コンパクトなRAG支援モデルがデータスカース設定に極めて有効であることを示し、このタスクとターゲット言語に対する新しい最先端技術を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T04:20:14Z)
• SELF-GUIDE: Better Task-Specific Instruction Following via Self-Synthetic Finetuning [70.21358720599821]
  大規模言語モデル(LLM)は、適切な自然言語プロンプトを提供する際に、多様なタスクを解決するという約束を持っている。 学生LLMからタスク固有の入出力ペアを合成する多段階メカニズムであるSELF-GUIDEを提案する。 ベンチマークの指標から,分類タスクに約15%,生成タスクに18%の絶対的な改善を報告した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T04:41:58Z)
• Unveiling the Flaws: Exploring Imperfections in Synthetic Data and Mitigation Strategies for Large Language Models [89.88010750772413]
  大規模言語モデル(LLM)の学習における高品質なデータ不足問題に対する解決法として,合成データを提案する。 我々の研究は、Q-A(Q-A)ペア、一般的な合成データに関連するこれらの特定の欠陥を掘り下げ、これらの欠陥を軽減するための未学習技術に基づく方法を提案する。 我々の研究は、より堅牢で効率的なLLMトレーニングを促進することを目的として、合成データの効果的な利用に関する重要な洞察を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T08:38:59Z)
• Unleashing the Potential of Large Language Models for Predictive Tabular Tasks in Data Science [17.910306140400046]
  この研究は、これらの予測タスクにLarge Language Models (LLM)を適用する試みである。 本研究の目的は,Llama-2 の大規模学習を行う上で,注釈付きテーブルの包括的コーパスをコンパイルすることで,このギャップを緩和することにある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T14:41:21Z)
• LLM-DA: Data Augmentation via Large Language Models for Few-Shot Named Entity Recognition [67.96794382040547]
  $LLM-DA$は、数発のNERタスクのために、大きな言語モデル(LLM)に基づいた、新しいデータ拡張テクニックである。 提案手法では,14のコンテキスト書き換え戦略を採用し,同一タイプのエンティティ置換を設計し,ロバスト性を高めるためにノイズ注入を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T14:19:56Z)
• Learning to Reduce: Optimal Representations of Structured Data in Prompting Large Language Models [42.16047343029512]
  大規模言語モデル(LLM)は汎用AIエージェントとして広く利用されている。 本稿では,入力コンテキストの縮小バージョンを生成するために,言語モデルを微調整するフレームワークであるLearning to Reduceを提案する。 入力コンテキストから関連する証拠を選択する際に,本モデルが同等の精度を達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T00:41:23Z)
• Adapting LLMs for Efficient, Personalized Information Retrieval: Methods and Implications [0.7832189413179361]
  LLM(Large Language Models)は、人間に似たテキストの理解と生成に優れた言語モデルである。 本稿では,言語モデル(LLM)と情報検索(IR)システムの統合戦略について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T02:01:01Z)
• Interpretable Medical Diagnostics with Structured Data Extraction by Large Language Models [59.89454513692417]
  タブラルデータはしばしばテキストに隠され、特に医学的診断報告に使用される。 本稿では,TEMED-LLM と呼ばれるテキスト医療報告から構造化表状データを抽出する手法を提案する。 本手法は,医学診断における最先端のテキスト分類モデルよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T09:12:28Z)
• Improving Classifier Training Efficiency for Automatic Cyberbullying Detection with Feature Density [58.64907136562178]
  言語支援の異なる特徴前処理手法を用いて特徴密度(FD)の有効性を検討した。 データセットの複雑さを推定することで、必要な実験の数を削減できると仮定する。 データセットの言語的複雑さの違いにより、言語的に支援された単語前処理の有効性を議論することが可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-02T15:48:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。