論文の概要: LLM-Forest for Health Tabular Data Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21520v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 20:42:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:42:21.358045
• Title: LLM-Forest for Health Tabular Data Imputation
• Title（参考訳）: LLM-Forest for Health Tabular Data Imputation (特集 バイオサイバネティックスとバイオサイバネティックス)
• Authors: Xinrui He, Yikun Ban, Jiaru Zou, Tianxin Wei, Curtiss B. Cook, Jingrui He,
• Abstract要約: 巨大なコーパスで訓練された大規模言語モデル(LLM)は、データ生成に強い可能性を示している。 筆者らは,自信に基づく重み付き投票を伴う,数発の学習用LLM"ツリー"の"フォレスト"を導入した,新しいフレームワーク LLM-Forest を提案する。 このフレームワークは、2部情報グラフという新しい概念に基づいて構築され、高品質な関連する隣り合うエントリを識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.14344322899091
• License:
• Abstract: Missing data imputation is a critical challenge in tabular datasets, especially in healthcare, where data completeness is vital for accurate analysis. Large language models (LLMs), trained on vast corpora, have shown strong potential in data generation, making them a promising tool for tabular data imputation. However, challenges persist in designing effective prompts for a finetuning-free process and in mitigating the risk of LLM hallucinations. To address these issues, we propose a novel framework, LLM-Forest, which introduces a "forest" of few-shot learning LLM "trees" with confidence-based weighted voting. This framework is established on a new concept of bipartite information graphs to identify high-quality relevant neighboring entries with both feature and value granularity. Extensive experiments on four real-world healthcare datasets demonstrate the effectiveness and efficiency of LLM-Forest.
• Abstract（参考訳）: データ計算の欠如は、特に正確な分析にデータ完全性が不可欠である医療において、表形式のデータセットにおいて重要な課題である。 巨大なコーパスでトレーニングされた大規模言語モデル(LLM)は、データ生成に強い可能性を示しており、表形式のデータ計算のための有望なツールとなっている。 しかし、微調整のないプロセスのために効果的なプロンプトを設計し、LLM幻覚のリスクを軽減することには課題が続いている。 これらの課題に対処するために,自信に基づく重み付き投票を伴う,数発の学習用LLM"ツリー"の"フォレスト"を導入した,新しいフレームワーク LLM-Forest を提案する。 このフレームワークは、2部情報グラフという新しい概念に基づいて構築され、特徴と値の粒度の両方で高品質な関連項目を識別する。 4つの実世界の医療データセットに対する大規模な実験は、LLM-Forestの有効性と効率を実証している。

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