論文の概要: Privately Fine-Tuned LLMs Preserve Temporal Dynamics in Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02766v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 20:19:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.068337
• Title: Privately Fine-Tuned LLMs Preserve Temporal Dynamics in Tabular Data
• Title（参考訳）: タブラルデータ中の時相ダイナミクスを保存した自家微調整LDM
• Abstract要約: PATHは、全テーブルを合成の単位として扱う新しい生成フレームワークである。 本稿では,全テーブルを合成単位として扱う新しい生成フレームワークPATHを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.092250204769181
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Research on differentially private synthetic tabular data has largely focused on independent and identically distributed rows where each record corresponds to a unique individual. This perspective neglects the temporal complexity in longitudinal datasets, such as electronic health records, where a user contributes an entire (sub) table of sequential events. While practitioners might attempt to model such data by flattening user histories into high-dimensional vectors for use with standard marginal-based mechanisms, we demonstrate that this strategy is insufficient. Flattening fails to preserve temporal coherence even when it maintains valid marginal distributions. We introduce PATH, a novel generative framework that treats the full table as the unit of synthesis and leverages the autoregressive capabilities of privately fine-tuned large language models. Extensive evaluations show that PATH effectively captures long-range dependencies that traditional methods miss. Empirically, our method reduces the distributional distance to real trajectories by over 60% and reduces state transition errors by nearly 50% compared to leading marginal mechanisms while achieving similar marginal fidelity.
• Abstract（参考訳）: 微分プライベートな合成表データの研究は、個々のレコードが一意の個人に対応する独立および同一の分散行に主に焦点を当てている。 この視点は、ユーザがシーケンシャルイベントの全(サブ)テーブルにコントリビュートする電子健康記録のような、時系列データセットの時間的複雑さを無視している。 利用者履歴を高次元ベクトルに平らにすることで,実践者はそのようなデータをモデル化しようとするが,この戦略は不十分であることを示す。 フラッテニングは、有効な限界分布を維持しても時間的コヒーレンスを維持することができない。 PATHは、完全テーブルを合成の単位として扱う新しい生成フレームワークであり、プライベートに微調整された大規模言語モデルの自己回帰機能を活用する。 大規模な評価は、PATHが従来のメソッドが見逃す長距離依存関係を効果的にキャプチャすることを示している。 実験により,本手法は実軌道への分布距離を60%以上削減し,遷移誤差を50%近く低減する。

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