TabuLa: Harnessing Language Models for Tabular Data Synthesis
作者: Zilong Zhao, Robert Birke, Lydia Chen
分类: cs.LG
发布日期: 2023-10-19 (更新: 2025-02-17)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出TabuLa以解决表格数据合成中的隐私与效率问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 表格数据合成 大型语言模型 数据隐私 训练效率 数据质量 序列压缩 填充策略
📋 核心要点
- 现有的基于大型语言模型的表格数据合成方法存在训练时间长和可重用性差的问题，限制了其实际应用。
- TabuLa通过放弃预训练权重，专注于表格数据的定制化合成，结合令牌序列压缩和新颖的填充策略，提升了训练效率和数据质量。
- 实验结果显示，TabuLa在六个数据集上表现出色，平均训练时间减少46.2%，同时合成数据效用高于现有最先进的方法。
📝 摘要（中文）
表格数据合成在处理依赖于表格数据的行业中的隐私和安全问题上至关重要。尽管近期的进展采用大型语言模型（LLMs）进行逼真的表格数据生成，但其较长的训练时间和有限的可重用性阻碍了实际应用。本文提出了TabuLa，一种利用LLM结构的表格数据合成器。与依赖于预训练LLM的最先进方法不同，TabuLa放弃了原本为自然语言任务设计的预训练权重，专注于表格数据的定制化方法。此外，TabuLa引入了一种令牌序列压缩策略，显著减少训练时间，同时保持数据质量，并提出了一种新颖的令牌填充方法，改善了训练批次间的序列对齐。实验结果表明，TabuLa在六个数据集上实现了优于当前最先进方法的合成数据效用。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决表格数据合成中的隐私和效率问题。现有方法通常依赖于预训练的语言模型，导致训练时间过长且难以重用，限制了其在实际场景中的应用。
核心思路：TabuLa的核心思路是放弃传统的预训练权重，专注于为表格数据量身定制的合成方法。通过这种方式，TabuLa能够更有效地生成高质量的合成数据，同时显著减少训练时间。
技术框架：TabuLa的整体架构包括数据预处理、令牌序列压缩、训练过程中的新填充策略以及合成数据生成模块。每个模块都经过精心设计，以确保数据质量和训练效率。
关键创新：TabuLa的主要创新在于其独特的令牌序列压缩策略和新颖的填充方法。这些创新使得模型在训练时能够更好地对齐序列，并有效减少训练时间，与传统方法相比具有显著优势。
关键设计：在设计上，TabuLa采用了特定的损失函数和网络结构，以优化表格数据的合成效果。令牌序列压缩和填充策略的具体参数设置经过多次实验验证，以确保最佳性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TabuLa在六个数据集上的合成数据效用显著优于当前最先进的方法，且平均每个训练周期的时间减少了46.2%。此外，TabuLa提出的填充方法在序列对齐方面表现优于传统的左右填充策略，进一步提升了训练效率和数据质量。
🎯 应用场景
TabuLa的研究成果在多个行业中具有广泛的应用潜力，尤其是在需要处理敏感表格数据的领域，如金融、医疗和市场研究等。通过有效合成高质量的表格数据，TabuLa能够帮助企业在保护隐私的同时，进行数据分析和模型训练，提升决策效率。未来，TabuLa还可能推动更多基于表格数据的智能应用的发展。
📄 摘要（原文）
Tabular data synthesis is crucial for addressing privacy and security concerns in industries reliant on tabular data. While recent advancements adopt large language models (LLMs) for realistic tabular data generation, their long training times and limited reusability hinder practical applications. In this paper, we propose Tabula, a tabular data synthesizer that leverages the structure of LLM. Unlike state-of-the-art (SOTA) LLM-based tabular data synthesizers that rely on pre-trained LLMs, Tabula discards the pre-trained weights originally designed for natural language tasks, focusing instead on a tailored approach for tabular data. In addition, Tabula introduces a token sequence compression strategy that significantly reduces training time while maintaining data quality, alongside a novel token padding method that improves sequence alignment across training batches. Experiments on six datasets show that Tabula achieves superior synthetic data utility compared to current SOTA methods. Additionally, the results demonstrate that Tabula model trained on tabular datasets serves effectively as a foundational model for synthesizing new tabular datasets. Furthermore, the proposed padding method outperforms the conventional left and right padding strategies. Finally, the results highlight that Tabula averagely reduces training time per epoch by 46.2% compared to state-of-the-art LLM approaches while achieving higher data utility. Our code is available at https://github.com/zhao-zilong/Tabula