Fugu-MT 論文翻訳(概要): P-TA: Using Proximal Policy Optimization to Enhance Tabular Data Augmentation via Large Language Models

論文の概要: P-TA: Using Proximal Policy Optimization to Enhance Tabular Data Augmentation via Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11391v1
Date: Mon, 17 Jun 2024 10:22:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-18 15:21:39.042033
Title: P-TA: Using Proximal Policy Optimization to Enhance Tabular Data Augmentation via Large Language Models
Title（参考訳）: P-TA:大規模言語モデルによる語彙データ拡張を支援するための近似ポリシー最適化
Authors: Shuo Yang, Chenchen Yuan, Yao Rong, Felix Steinbauer, Gjergji Kasneci,
Abstract要約: 我々は、GAN(Generative Adversarial Networks)を適用するために、PPO(Maximal Policy Optimization)を提案する。 PPOは、最先端のデータセットに対して合成生成されたデータに基づいてトレーニングされたモデルの精度を約4%向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.969452637480167
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: A multitude of industries depend on accurate and reasonable tabular data augmentation for their business processes. Contemporary methodologies in generating tabular data revolve around utilizing Generative Adversarial Networks (GAN) or fine-tuning Large Language Models (LLM). However, GAN-based approaches are documented to produce samples with common-sense errors attributed to the absence of external knowledge. On the other hand, LLM-based methods exhibit a limited capacity to capture the disparities between synthesized and actual data distribution due to the absence of feedback from a discriminator during training. Furthermore, the decoding of LLM-based generation introduces gradient breakpoints, impeding the backpropagation of loss from a discriminator, thereby complicating the integration of these two approaches. To solve this challenge, we propose using proximal policy optimization (PPO) to apply GANs, guiding LLMs to enhance the probability distribution of tabular features. This approach enables the utilization of LLMs as generators for GANs in synthesizing tabular data. Our experiments demonstrate that PPO leads to an approximately 4\% improvement in the accuracy of models trained on synthetically generated data over state-of-the-art across three real-world datasets.
Abstract（参考訳）: 多くの業界は、彼らのビジネスプロセスに対して正確で合理的な表形式のデータ拡張に依存しています。 GAN(Generative Adversarial Networks)やLLM(Large Language Models)を利用した表型データ生成の現代的手法について検討した。しかし、GANベースのアプローチは、外部知識の欠如に起因する常識的誤りのサンプルを生成するために文書化されている。一方, LLM法は, 学習中の識別器からのフィードバックがないため, 合成データと実際のデータ分布の相違を捉える能力に限界がある。さらに、LLM生成の復号化は、偏差器からの損失のバックプロパゲーションを阻害し、これらの2つのアプローチの統合を複雑化する勾配ブレークポイントを導入している。この課題を解決するために、我々は近ポリシー最適化(PPO)を用いてGANを適用し、LLMを誘導し、表形式の特徴の確率分布を高めることを提案する。このアプローチにより、表データの合成において、GANのジェネレータとしてLLMを利用することができる。実験の結果,PPOは3つの実世界のデータセットにまたがって,人工的に生成されたデータに基づいて学習したモデルの精度を約4倍向上させることがわかった。

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