論文の概要: Synthetic Oversampling: Theory and A Practical Approach Using LLMs to Address Data Imbalance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03628v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 21:24:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 18:55:13.513508
• Title: Synthetic Oversampling: Theory and A Practical Approach Using LLMs to Address Data Imbalance
• Title（参考訳）: 合成オーバーサンプリング: LLMによるデータ不均衡対策の理論と実践的アプローチ
• Authors: Ryumei Nakada, Yichen Xu, Lexin Li, Linjun Zhang,
• Abstract要約: 不均衡なデータと急激な相関は、機械学習とデータサイエンスにおける一般的な課題である。 過度に表現されていないクラスのインスタンス数を人工的に増加させるオーバーサンプリングは、これらの課題に対処するために広く採用されている。 我々は,大規模言語モデルの能力を活用して,少数グループを対象とした高品質な合成データを生成する,体系的なオーバーサンプリング手法であるOPALを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.047084318753377
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Imbalanced data and spurious correlations are common challenges in machine learning and data science. Oversampling, which artificially increases the number of instances in the underrepresented classes, has been widely adopted to tackle these challenges. In this article, we introduce OPAL (\textbf{O}versam\textbf{P}ling with \textbf{A}rtificial \textbf{L}LM-generated data), a systematic oversampling approach that leverages the capabilities of large language models (LLMs) to generate high-quality synthetic data for minority groups. Recent studies on synthetic data generation using deep generative models mostly target prediction tasks. Our proposal differs in that we focus on handling imbalanced data and spurious correlations. More importantly, we develop a novel theory that rigorously characterizes the benefits of using the synthetic data, and shows the capacity of transformers in generating high-quality synthetic data for both labels and covariates. We further conduct intensive numerical experiments to demonstrate the efficacy of our proposed approach compared to some representative alternative solutions.
• Abstract（参考訳）: 不均衡なデータと急激な相関は、機械学習とデータサイエンスにおける一般的な課題である。 過度に表現されていないクラスのインスタンス数を人工的に増加させるオーバーサンプリングは、これらの課題に対処するために広く採用されている。 本稿では,OPAL(\textbf{O}versam\textbf{P}ling with \textbf{A}rtificial \textbf{L}LM- generated data)を導入する。 深部生成モデルを用いた合成データ生成に関する最近の研究は、主に予測タスクを対象としている。 我々の提案は、不均衡なデータと急激な相関を扱うことに重点を置いているという点で異なっています。 より重要なことは、我々は、合成データを使用することの利点を厳格に特徴づけ、ラベルと共変量の両方で高品質な合成データを生成するトランスフォーマーの能力を示す新しい理論を開発することである。 さらに,提案手法の有効性を示すために,いくつかの代表的な代替手法と比較して,集中的な数値実験を行った。

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