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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03628v2
• Date: Mon, 06 Jan 2025 15:37:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:04:35.624440
• 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: 不均衡な分類と急激な相関は、データサイエンスと機械学習における一般的な課題である。 近年の進歩は、大規模言語モデルの柔軟性と生成能力を生かして合成サンプルを生成することを提案した。 本稿では,不均衡な分類とスプリアス相関に対処する上で,合成試料の役割を体系的に研究する新たな理論基盤を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.047084318753377
• License:
• Abstract: Imbalanced classification and spurious correlation are common challenges in data science and machine learning. Both issues are linked to data imbalance, with certain groups of data samples significantly underrepresented, which in turn would compromise the accuracy, robustness and generalizability of the learned models. Recent advances have proposed leveraging the flexibility and generative capabilities of large language models (LLMs), typically built on transformer architectures, to generate synthetic samples and to augment the observed data. In the context of imbalanced data, LLMs are used to oversample underrepresented groups and have shown promising improvements. However, there is a clear lack of theoretical understanding of such synthetic data approaches. In this article, we develop novel theoretical foundations to systematically study the roles of synthetic samples in addressing imbalanced classification and spurious correlation. Specifically, we first explicitly quantify the benefits of synthetic oversampling. Next, we analyze the scaling dynamics in synthetic data augmentation, and derive the corresponding scaling law. Finally, we demonstrate the capacity of transformer models to generate high-quality synthetic samples. We further conduct extensive numerical experiments to validate the efficacy of the LLM-based synthetic oversampling and augmentation.
• Abstract（参考訳）: 不均衡な分類と急激な相関は、データサイエンスと機械学習における一般的な課題である。 どちらの問題もデータ不均衡と結びついており、データサンプルの特定のグループが著しく過小評価されており、それによって学習されたモデルの正確性、堅牢性、一般化性が損なわれる。 近年の進歩は、トランスフォーマーアーキテクチャをベースとした大規模言語モデル(LLM)の柔軟性と生成能力を活用して、合成サンプルを生成し、観測データを増大させることが提案されている。 不均衡データの文脈では、LLMは未表現のグループのオーバーサンプリングに使われ、有望な改善を示している。 しかし、このような合成データアプローチに関する理論的理解の欠如は明らかである。 本稿では,不均衡な分類とスプリアス相関に対処する上で,合成試料の役割を体系的に研究する新たな理論基盤を開発する。 具体的には,まず,合成オーバーサンプリングの利点を明示的に定量化する。 次に、合成データ拡張におけるスケーリングのダイナミクスを分析し、対応するスケーリング法則を導出する。 最後に,高品質な合成サンプルを生成するためのトランスモデルのキャパシティを示す。 さらに, LLMを用いた人工オーバーサンプリングと拡張の有効性を検証するため, 広範な数値実験を行った。

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