Generative adversarial networks vs large language models: a comparative study on synthetic tabular data generation

📄 arXiv: 2502.14523v1 📥 PDF

作者: Austin A. Barr, Robert Rozman, Eddie Guo

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-02-20

备注: 12 pages, 7 figures, 5 tables

💡 一句话要点

提出基于GPT-4o零样本生成表格数据的框架，性能优于CTGAN。

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

关键词: 合成表格数据生成 大型语言模型 GPT-4o 零样本学习 数据隐私

📋 核心要点

  1. 现有表格数据生成方法依赖于特定任务的微调或访问真实数据进行预训练，成本较高且可能存在隐私风险。
  2. 论文提出利用GPT-4o和简单的自然语言提示，在零样本条件下生成高质量的合成表格数据，无需微调或真实数据。
  3. 实验表明，GPT-4o在数据保真度和隐私保护方面优于CTGAN，尤其是在保留参数相关性方面表现出色。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于零样本生成合成表格数据的新框架。该框架利用大型语言模型（LLM）GPT-4o和纯文本提示，展示了在无需任务特定微调或访问真实世界数据（RWD）进行预训练的情况下，生成高保真表格数据的能力。为了评估GPT-4o的性能，我们将LLM生成的合成数据与使用条件表格生成对抗网络（CTGAN）生成的数据进行了比较，使用了三个开放获取数据集：Iris、Fish Measurements和Real Estate Valuation。尽管采用了零样本方法，GPT-4o在保留均值、95%置信区间、双变量相关性和RWD的数据隐私方面优于CTGAN，即使在放大的样本量下也是如此。值得注意的是，参数之间的相关性始终保持了适当的方向和强度。然而，需要改进以更好地保留分布特征。这些发现突出了LLM在表格数据合成方面的潜力，为生成对抗网络和变分自编码器提供了一种易于访问的替代方案。

🔬 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。现有方法，如CTGAN等，通常需要访问真实数据进行训练，这可能导致隐私泄露，并且需要针对特定数据集进行微调，泛化能力有限。因此，如何在不依赖真实数据和微调的情况下，生成高质量的合成表格数据是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）GPT-4o的强大生成能力，通过简单的自然语言提示，直接生成合成表格数据。这种方法无需访问真实数据进行训练，避免了隐私泄露的风险，并且具有较好的泛化能力。

技术框架：该框架主要包括以下几个步骤：1) 使用自然语言提示描述目标表格数据的特征，例如列名、数据类型、取值范围等；2) 将提示输入GPT-4o，生成合成表格数据；3) 使用各种指标评估生成数据的质量，例如均值、置信区间、相关性等；4) 将生成数据与真实数据进行隐私比较。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用LLM的零样本生成能力，直接生成合成表格数据，无需任何训练或微调。这与传统的生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）等方法有本质区别，后者需要大量真实数据进行训练。

关键设计：论文的关键设计在于如何有效地利用自然语言提示来引导GPT-4o生成高质量的合成表格数据。提示的设计需要清晰地描述目标数据的特征，例如列名、数据类型、取值范围等。此外，论文还使用了各种指标来评估生成数据的质量，例如均值、置信区间、相关性等，以便对生成结果进行优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在三个开放数据集上，GPT-4o在保留均值、95%置信区间、双变量相关性和数据隐私方面均优于CTGAN，即使在样本量放大的情况下也是如此。尤其值得注意的是，GPT-4o能够始终保持参数之间相关性的方向和强度，这对于模拟真实数据的复杂关系至关重要。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于数据增强、隐私保护、模型训练等领域。例如，在缺乏足够真实数据的情况下，可以使用该方法生成合成数据来训练机器学习模型。此外，该方法还可以用于生成匿名化的数据集，保护用户隐私。未来，该方法有望在医疗、金融等敏感数据领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We propose a new framework for zero-shot generation of synthetic tabular data. Using the large language model (LLM) GPT-4o and plain-language prompting, we demonstrate the ability to generate high-fidelity tabular data without task-specific fine-tuning or access to real-world data (RWD) for pre-training. To benchmark GPT-4o, we compared the fidelity and privacy of LLM-generated synthetic data against data generated with the conditional tabular generative adversarial network (CTGAN), across three open-access datasets: Iris, Fish Measurements, and Real Estate Valuation. Despite the zero-shot approach, GPT-4o outperformed CTGAN in preserving means, 95% confidence intervals, bivariate correlations, and data privacy of RWD, even at amplified sample sizes. Notably, correlations between parameters were consistently preserved with appropriate direction and strength. However, refinement is necessary to better retain distributional characteristics. These findings highlight the potential of LLMs in tabular data synthesis, offering an accessible alternative to generative adversarial networks and variational autoencoders.