UniPredict: Large Language Models are Universal Tabular Classifiers
作者: Ruiyu Wang, Zifeng Wang, Jimeng Sun
分类: cs.LG
发布日期: 2023-10-05 (更新: 2024-01-16)
💡 一句话要点
提出UniPredict以解决表格数据预测的通用性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 表格数据预测 大型语言模型 生成建模 少样本学习 机器学习
📋 核心要点
- 现有的表格数据预测方法主要依赖于判别建模，且每个新任务都需重新训练，效率低下。
- 本文提出的UniPredict利用大型语言模型的生成能力，构建通用的表格数据预测器，能够处理多样的输入和目标。
- 实验结果表明，UniPredict在多个数据集上表现优异，尤其在少样本学习中相较于传统方法有显著性能提升。
📝 摘要（中文）
表格数据预测是许多应用中的基本机器学习任务。现有方法主要采用判别建模，并假设目标列固定，因此每个新预测任务都需要重新训练。受大型语言模型（LLMs）生成能力的启发，本文提出了一种基于生成建模的通用表格数据预测器UniPredict。我们展示了LLM在大规模表格数据集上的可扩展性，使其能够理解多样的表格输入并根据提供的指令预测目标变量。通过在169个多样目标的表格数据集上训练单个LLM，并与分别在每个数据集上训练的基线进行比较，我们观察到UniPredict模型在性能上优于其他模型，提升幅度在5.4%到13.4%之间。此外，在62个表格数据集的少样本学习设置中，我们的方法在快速适应新任务方面表现出色。在低资源的少样本设置中，与XGBoost相比，我们观察到超过100%的性能优势，且在所有基线中均有显著提升。我们展望UniPredict为开发通用表格数据预测系统提供了新的思路。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决表格数据预测中现有方法的局限性，尤其是每次新任务都需重新训练的问题。现有方法无法有效利用多样化的数据集，导致效率低下。
核心思路：UniPredict的核心思想是利用大型语言模型的生成能力，构建一个通用的表格数据预测器。通过训练一个模型来处理多种表格数据，避免了针对每个任务单独训练的需求。
技术框架：UniPredict的整体架构包括数据预处理、模型训练和预测三个主要模块。首先对169个表格数据集进行聚合处理，然后使用统一的LLM进行训练，最后根据输入指令进行目标变量的预测。
关键创新：UniPredict的主要创新在于将大型语言模型应用于表格数据预测，打破了传统方法的局限，使得一个模型能够适应多种任务。这种生成建模的方式与以往的判别建模方法本质上不同。
关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以优化预测精度，并设计了适应多种表格结构的网络架构。模型的参数设置经过精心调整，以确保在不同数据集上的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，UniPredict在与最佳树提升基线和最佳神经网络基线的比较中，性能提升范围为5.4%到13.4%。在62个表格数据集的少样本学习设置中，UniPredict在低资源环境下相较于XGBoost实现了超过100%的性能优势，显示出其强大的适应能力和优越性。
🎯 应用场景
UniPredict的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在金融、医疗、市场分析等领域的表格数据预测任务中。其通用性和高效性使得企业能够快速适应不同的数据分析需求，提升决策效率。未来，UniPredict有望推动更多领域的智能化数据处理与分析。
📄 摘要（原文）
Tabular data prediction is a fundamental machine learning task for many applications. Existing methods predominantly employ discriminative modeling and operate under the assumption of a fixed target column, necessitating re-training for every new predictive task. Inspired by the generative power of large language models (LLMs), this paper exploits the idea of building universal tabular data predictors based on generative modeling, namely UniPredict. Here, we demonstrate the scalability of an LLM to extensive tabular datasets, enabling it to comprehend diverse tabular inputs and predict target variables following the provided instructions. Specifically, we train a single LLM on an aggregation of 169 tabular datasets with diverse targets and compare its performance against baselines that are trained on each dataset separately. We observe this versatile UniPredict model demonstrates an advantage over other models, ranging from 5.4% to 13.4%, when compared with the best tree-boosting baseline and the best neural network baseline, respectively. We further test UniPredict in few-shot learning settings on another 62 tabular datasets. Our method achieves strong performance in quickly adapting to new tasks. In low-resource few-shot setup, we observed a 100%+ performance advantage compared with XGBoost, and significant margin over all baselines. We envision that UniPredict sheds light on developing a universal tabular data prediction system that learns from data at scale and serves a wide range of prediction tasks.