AIGT: AI Generative Table Based on Prompt
作者: Mingming Zhang, Zhiqing Xiao, Guoshan Lu, Sai Wu, Weiqiang Wang, Xing Fu, Can Yi, Junbo Zhao
分类: cs.AI
发布日期: 2024-12-24
💡 一句话要点
AIGT：基于提示增强的AI生成表格，利用元数据生成高质量合成表格数据。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 表格数据生成 大型语言模型 提示学习 元数据 数据增强
📋 核心要点
- 现有方法在利用大型语言模型生成表格数据时，未能充分挖掘表格中丰富的元数据信息，导致生成质量受限。
- AIGT通过将表格描述和模式等元数据作为提示信息，输入大型语言模型，从而提升合成表格数据的质量。
- 实验结果表明，AIGT在多个公共数据集和实际工业数据集上均取得了显著的性能提升，达到了最先进水平。
📝 摘要（中文）
表格数据占据企业数据资产的80%以上，在各个领域至关重要。随着对隐私保护和数据共享限制的日益关注，生成高质量的合成表格数据变得至关重要。最近的研究表明，大型语言模型（LLM）可以通过利用语义信息并克服由one-hot编码引起的高维数据挑战，有效地生成真实的表格数据。然而，当前的方法没有充分利用表格中可用的丰富信息。为了解决这个问题，我们引入了基于提示增强的AI生成表格（AIGT），这是一种新颖的方法，它利用元数据信息（如表格描述和模式）作为提示来生成超高质量的合成数据。为了克服LLM的token限制约束，我们提出了长token分割算法，使AIGT能够对任何规模的表格进行建模。AIGT在20个公共数据集中的14个以及支付宝风险控制系统中的两个真实行业数据集上实现了最先进的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决合成表格数据生成的问题，尤其关注如何利用表格的元数据信息来提升生成数据的质量和真实性。现有方法，如直接使用大型语言模型生成表格数据，忽略了表格描述、模式等重要信息，导致生成的数据质量不高，无法满足实际应用需求。此外，大型语言模型的token长度限制也限制了其处理大规模表格的能力。
核心思路：论文的核心思路是将表格的元数据信息（如表格描述和模式）作为提示（prompt）输入到大型语言模型中，引导模型生成更符合真实数据分布的合成数据。通过提示增强，模型可以更好地理解表格的语义信息，从而生成更高质量的数据。同时，论文还提出了长token分割算法，以解决大型语言模型的token长度限制问题，使其能够处理任意规模的表格。
技术框架：AIGT的技术框架主要包括以下几个模块：1) 元数据提取模块：负责从表格中提取描述、模式等元数据信息。2) 提示生成模块：将提取的元数据信息转换为适合大型语言模型输入的提示。3) 长token分割模块：将长token序列分割成多个较短的序列，以满足大型语言模型的token长度限制。4) 大型语言模型：利用提示信息生成合成表格数据。5) 数据后处理模块：对生成的数据进行清洗和格式化，使其符合实际应用需求。
关键创新：论文的关键创新在于提出了基于提示增强的表格数据生成方法，充分利用了表格的元数据信息，显著提升了合成数据的质量。此外，长token分割算法也解决了大型语言模型处理大规模表格的难题。与现有方法相比，AIGT能够生成更真实、更符合实际数据分布的合成数据。
关键设计：在提示生成方面，论文设计了多种提示模板，以适应不同类型的表格数据。在长token分割方面，论文采用了滑动窗口的方法，保证了分割后的序列之间的上下文信息。在大型语言模型的选择上，论文采用了预训练的语言模型，并对其进行了微调，以适应表格数据生成的任务。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
AIGT在20个公共数据集中的14个以及支付宝风险控制系统中的两个真实行业数据集上实现了最先进的性能。相较于现有方法，AIGT在生成数据的质量和真实性方面均有显著提升。例如，在某些数据集上，AIGT生成的合成数据在下游任务中的性能与真实数据相当，甚至超过了真实数据。
🎯 应用场景
AIGT可应用于多个领域，包括数据增强、隐私保护和数据共享。通过生成高质量的合成数据，可以解决数据稀缺问题，提升机器学习模型的性能。在隐私保护方面，可以使用合成数据代替真实数据进行分析和共享，避免泄露敏感信息。此外，AIGT还可以用于生成各种类型的表格数据，例如金融数据、医疗数据和电商数据，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Tabular data, which accounts for over 80% of enterprise data assets, is vital in various fields. With growing concerns about privacy protection and data-sharing restrictions, generating high-quality synthetic tabular data has become essential. Recent advancements show that large language models (LLMs) can effectively gener-ate realistic tabular data by leveraging semantic information and overcoming the challenges of high-dimensional data that arise from one-hot encoding. However, current methods do not fully utilize the rich information available in tables. To address this, we introduce AI Generative Table (AIGT) based on prompt enhancement, a novel approach that utilizes meta data information, such as table descriptions and schemas, as prompts to generate ultra-high quality synthetic data. To overcome the token limit constraints of LLMs, we propose long-token partitioning algorithms that enable AIGT to model tables of any scale. AIGT achieves state-of-the-art performance on 14 out of 20 public datasets and two real industry datasets within the Alipay risk control system.