論文の概要: Generative adversarial networks vs large language models: a comparative study on synthetic tabular data generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14523v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 12:56:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:29:28.053546
• Title: Generative adversarial networks vs large language models: a comparative study on synthetic tabular data generation
• Title（参考訳）: 生成的対向ネットワークと大言語モデル--合成表型データ生成の比較研究
• Authors: Austin A. Barr, Robert Rozman, Eddie Guo,
• Abstract要約: 本研究では,タスク固有の微調整や,事前学習のための実世界のデータへのアクセスを必要とせずに,高品質な表形式データを生成する能力を示す。 GPT-4oをベンチマークするために、LLM生成合成データの忠実度とプライバシを条件付き生成対向ネットワーク(CTGAN)で生成されたデータと比較した。 ゼロショットアプローチにもかかわらず、GPT-4oは保存手段においてCTGANよりも優れ、95%の信頼区間、二変量相関、RWDのデータプライバシが増幅されたサンプルサイズでも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7373617024876725
• License:
• Abstract: We propose a new framework for zero-shot generation of synthetic tabular data. Using the large language model (LLM) GPT-4o and plain-language prompting, we demonstrate the ability to generate high-fidelity tabular data without task-specific fine-tuning or access to real-world data (RWD) for pre-training. To benchmark GPT-4o, we compared the fidelity and privacy of LLM-generated synthetic data against data generated with the conditional tabular generative adversarial network (CTGAN), across three open-access datasets: Iris, Fish Measurements, and Real Estate Valuation. Despite the zero-shot approach, GPT-4o outperformed CTGAN in preserving means, 95% confidence intervals, bivariate correlations, and data privacy of RWD, even at amplified sample sizes. Notably, correlations between parameters were consistently preserved with appropriate direction and strength. However, refinement is necessary to better retain distributional characteristics. These findings highlight the potential of LLMs in tabular data synthesis, offering an accessible alternative to generative adversarial networks and variational autoencoders.
• Abstract（参考訳）: 合成表データのゼロショット生成のための新しいフレームワークを提案する。 大規模言語モデル(LLM) GPT-4o とプレーン言語プロンプトを用いて,タスク固有の微調整や実世界データへのアクセスを必要とせず,高忠実度な表型データを生成する能力を示す。 GPT-4oをベンチマークするために,条件付き表層生成逆数ネットワーク(CTGAN)で生成されたデータと,Iris, Fish Measurements, Real Estate Valuationの3つのオープンアクセスデータセットを比較した。 ゼロショットアプローチにもかかわらず、GPT-4oは保存手段においてCTGANよりも優れ、95%の信頼区間、二変量相関、RWDのデータプライバシが増幅されたサンプルサイズでも優れていた。 特に,パラメータ間の相関は適切な方向と強度で一貫して維持された。 しかし, 分散特性をよりよく維持するためには, 改良が必要である。 これらの知見は, 表層データ合成におけるLLMの可能性を強調し, 生成的対向ネットワークと変分オートエンコーダの代替手段を提供する。

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