Synthetic Feature Augmentation Improves Generalization Performance of Language Models

📄 arXiv: 2501.06434v1 📥 PDF

作者: Ashok Choudhary, Cornelius Thiels, Hojjat Salehinejad

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-01-11

备注: Accepted for presentation at IEEE SSCI 2025

💡 一句话要点

提出基于合成特征增强的语言模型泛化方法，提升不平衡数据集上的性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语言模型 数据增强 合成特征 不平衡数据 文本分类 泛化能力 嵌入空间

📋 核心要点

  1. 深度学习模型，特别是大型语言模型，在有限和不平衡数据集上训练时，容易出现过拟合，导致泛化性能差。
  2. 该论文提出一种在嵌入空间中通过生成合成样本来增强特征的方法，从而对少数类进行上采样，缓解数据不平衡问题。
  3. 实验结果表明，该方法在多个文本分类基准测试中有效，能够提升模型在不平衡数据场景下的鲁棒性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

在大规模语言模型（LLM）的训练和微调中，有限且不平衡的数据集带来了巨大的挑战。这些问题通常导致泛化能力差，模型容易过拟合到多数类，而在少数类上的表现不佳，从而导致有偏见的预测和实际应用中鲁棒性的降低。为了克服这些挑战，我们提出通过一系列技术生成合成样本，从而在嵌入空间中增强特征。通过对代表性不足的类别进行上采样，该方法提高了模型性能并缓解了数据不平衡问题。我们在多个开源文本分类基准测试中验证了该方法的有效性，证明了其在不平衡数据场景中增强模型鲁棒性和泛化能力的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决语言模型在有限和不平衡数据集上训练时，泛化能力差的问题。现有方法容易过拟合到多数类，导致模型在少数类上的表现不佳，从而影响模型的鲁棒性和公平性。

核心思路：论文的核心思路是在嵌入空间中生成合成特征，通过对少数类进行上采样，从而缓解数据不平衡问题。这种方法旨在增加模型对少数类的学习机会，提高其泛化能力。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用预训练的语言模型获取文本的嵌入表示；2) 针对少数类，使用一系列技术（具体技术未知）生成合成样本，这些样本位于原始样本的嵌入空间附近；3) 将原始数据和合成数据混合，用于训练或微调语言模型；4) 在测试集上评估模型的性能。

关键创新：该方法的关键创新在于利用合成特征增强来解决数据不平衡问题，直接在嵌入空间操作，避免了对原始文本数据的修改。这种方法可以有效地增加少数类的样本数量，提高模型对这些类别的识别能力。与传统的过采样方法相比，在嵌入空间生成样本可能更具优势，因为它可以更好地保留原始数据的语义信息。

关键设计：论文中没有详细说明合成样本生成技术的具体细节，例如使用的算法、参数设置等。损失函数和网络结构等技术细节也未知。这些细节对于复现和进一步研究至关重要。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个开源文本分类基准测试中验证了该方法的有效性，证明了其在不平衡数据场景中增强模型鲁棒性和泛化能力的潜力。具体的性能数据、对比基线和提升幅度未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种存在数据不平衡问题的文本分类任务，例如情感分析、垃圾邮件检测、欺诈检测、罕见疾病诊断等。通过提升模型在少数类上的性能，可以提高模型的公平性和鲁棒性，使其在实际应用中更加可靠。未来的研究可以探索更有效的合成样本生成方法，并将其应用于更广泛的自然语言处理任务。

📄 摘要（原文）

Training and fine-tuning deep learning models, especially large language models (LLMs), on limited and imbalanced datasets poses substantial challenges. These issues often result in poor generalization, where models overfit to dominant classes and underperform on minority classes, leading to biased predictions and reduced robustness in real-world applications. To overcome these challenges, we propose augmenting features in the embedding space by generating synthetic samples using a range of techniques. By upsampling underrepresented classes, this method improves model performance and alleviates data imbalance. We validate the effectiveness of this approach across multiple open-source text classification benchmarks, demonstrating its potential to enhance model robustness and generalization in imbalanced data scenarios.