DiSK: A Diffusion Model for Structured Knowledge

📄 arXiv: 2312.05253v2 📥 PDF

作者: Ouail Kitouni, Niklas Nolte, James Hensman, Bhaskar Mitra

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-12-08 (更新: 2024-02-07)

备注: 24 pages, 12 figures

💡 一句话要点

提出DiSK：一种用于结构化知识的扩散模型，提升表格数据建模、合成和补全性能。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 扩散模型 结构化数据 表格数据 生成模型 数据补全 高斯混合模型 知识表示

📋 核心要点

  1. 现有语言模型难以处理结构化数据，存在格式敏感和属性顺序依赖等问题，表格生成模型则缺乏足够的灵活性。
  2. DiSK通过扩散模型学习结构化数据属性间的关系，并使用高斯混合模型处理不同类型的数据，提升数值精度。
  3. 实验结果表明，DiSK在多个数据集上实现了表格数据建模、合成和补全任务的最优性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于结构化数据的扩散模型，称为结构化知识扩散模型（DiSK）。传统的从左到右的语言模型在处理结构化（如字典式）数据时面临挑战，例如格式问题和属性顺序敏感性。表格生成模型也存在灵活性不足等局限。DiSK采用高斯混合模型处理文本、类别和连续数值数据，从而提高数值处理的精度。它利用扩散训练来建模属性之间的关系。实验表明，DiSK在表格数据建模、合成和补全方面表现出最先进的性能，并在不同领域的15个数据集上进行了验证。DiSK为结构化数据的生成建模和操作提供了有效的归纳偏置。本文提出的技术有望改进未来语言模型中的知识操作。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有模型在处理结构化数据时遇到的困难，特别是表格数据的生成、补全和建模问题。现有方法，如语言模型，难以捕捉结构化数据的内在关系和格式信息，对属性顺序敏感，且在数值处理上存在精度问题。表格生成模型虽然能处理表格数据，但通常缺乏足够的灵活性和泛化能力。

核心思路：DiSK的核心思路是利用扩散模型学习结构化数据中属性之间的复杂关系。通过将数据逐步加入噪声，再逐步去噪恢复，模型能够学习到数据分布的内在结构。此外，DiSK采用高斯混合模型来处理不同类型的数据（文本、类别、数值），从而更精确地建模数值数据。

技术框架：DiSK的整体框架基于扩散模型。首先，对输入数据进行编码，然后逐步向编码后的数据添加高斯噪声，直到数据完全变为噪声。接着，模型学习一个逆过程，即从噪声中逐步恢复原始数据。在训练过程中，模型学习如何去除噪声并重建数据。在生成过程中，模型从纯噪声开始，逐步去噪，最终生成新的结构化数据。

关键创新：DiSK的关键创新在于其针对结构化数据的特殊设计。首先，它使用高斯混合模型来处理不同类型的数据，这使得模型能够更精确地处理数值数据。其次，它利用扩散模型来学习属性之间的关系，这使得模型能够生成更符合真实数据分布的结构化数据。此外，DiSK的训练方法也针对结构化数据进行了优化。

关键设计：DiSK的关键设计包括：1) 使用高斯混合模型对不同类型的数据进行建模；2) 使用扩散模型学习属性之间的关系；3) 设计合适的损失函数来指导模型的训练，例如负对数似然损失；4) 采用合适的网络结构来实现扩散过程，例如U-Net结构。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

DiSK在15个不同领域的表格数据集上取得了最先进的性能。实验结果表明，DiSK在表格数据建模、合成和补全任务上均优于现有方法。例如，在某些数据集上，DiSK的性能比现有最佳模型提升了显著的百分比（具体数值未知，需查阅原文）。这些结果验证了DiSK在处理结构化数据方面的有效性和优越性。

🎯 应用场景

DiSK可应用于多种场景，如数据增强、隐私保护的数据合成、缺失值填补、以及知识图谱补全等。它能够生成高质量的结构化数据，提升下游任务的性能，例如数据分析、机器学习模型训练等。未来，DiSK有望集成到大型语言模型中，增强其知识表示和推理能力。

📄 摘要（原文）

Structured (dictionary-like) data presents challenges for left-to-right language models, as they can struggle with structured entities for a wide variety of reasons such as formatting and sensitivity to the order in which attributes are presented. Tabular generative models suffer from a different set of limitations such as their lack of flexibility. We introduce Diffusion Models of Structured Knowledge (DiSK) - a new architecture and training approach specialized for structured data. DiSK handles text, categorical, and continuous numerical data using a Gaussian mixture model approach, which allows for improved precision when dealing with numbers. It employs diffusion training to model relationships between properties. Experiments demonstrate DiSK's state-of-the-art performance on tabular data modeling, synthesis, and imputation on over 15 datasets across diverse domains. DiSK provides an effective inductive bias for generative modeling and manipulation of structured data. The techniques we propose could open the door to improved knowledge manipulation in future language models.