A Note on Statistically Accurate Tabular Data Generation Using Large Language Models
作者: Andrey Sidorenko
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-05-05 (更新: 2025-05-06)
💡 一句话要点
提出概率驱动的提示方法，利用大语言模型更准确地生成表格数据
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 表格数据生成 大语言模型 条件概率分布 数据合成 统计保真度
📋 核心要点
- 现有表格数据生成方法难以捕捉分类变量间复杂的特征依赖关系，导致生成数据统计特性失真。
- 论文提出概率驱动的提示方法，利用LLM学习并生成条件概率分布，从而更好地模拟真实数据。
- 实验结果表明，该方法能够提升LLM生成表格数据的统计保真度，更准确地反映原始数据的特征。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在合成表格数据生成方面展现出潜力，但现有方法难以保留复杂的特征依赖关系，尤其是在分类变量之间。本研究提出了一种概率驱动的提示方法，该方法利用LLMs来估计条件分布，从而实现更准确和可扩展的数据合成。结果表明，提示概率分布能够增强LLM生成的表格数据的统计保真度。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决使用大型语言模型生成合成表格数据时，难以准确捕捉和保留分类变量之间复杂依赖关系的问题。现有方法在处理此类依赖关系时表现不佳，导致生成的合成数据在统计特性上与真实数据存在显著差异，降低了其可用性。
核心思路：核心思路是利用LLM来估计表格数据中变量之间的条件概率分布。通过提示LLM生成特定条件下变量的概率分布，而非直接生成变量值，可以更准确地模拟变量之间的依赖关系。这种方法将数据生成过程转化为概率分布的学习和采样过程。
技术框架：该方法首先对表格数据进行预处理，确定需要建模的变量及其类型。然后，设计合适的提示模板，引导LLM预测给定条件下目标变量的概率分布。例如，对于分类变量，提示LLM生成每个类别的概率。最后，根据LLM预测的概率分布进行采样，生成合成数据。整个流程的关键在于提示模板的设计和LLM的选择。
关键创新：关键创新在于将LLM应用于表格数据生成的方式，即不是直接生成数据，而是利用LLM来估计条件概率分布。这种概率驱动的方法能够更好地捕捉变量之间的依赖关系，从而提高生成数据的统计保真度。与现有方法相比，该方法更注重对数据分布的建模，而非仅仅是数据的复制。
关键设计：关键设计包括提示模板的设计，例如使用自然语言描述条件概率关系，并提供少量示例以引导LLM。此外，还需要选择合适的LLM，并对其进行微调或使用上下文学习，以提高其预测条件概率分布的准确性。具体的参数设置和网络结构取决于所选的LLM。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出的概率驱动提示方法的有效性。实验结果表明，该方法能够显著提高LLM生成表格数据的统计保真度，尤其是在捕捉分类变量之间的复杂依赖关系方面。与现有方法相比，该方法生成的合成数据更接近真实数据的分布，从而提高了其可用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于数据增强、隐私保护和数据共享等领域。在数据增强方面，可以生成更多样化的训练数据，提高机器学习模型的泛化能力。在隐私保护方面，可以生成具有与真实数据相似统计特性的合成数据，用于发布和共享，而无需暴露敏感信息。此外，该方法还可以用于模拟不同场景下的数据，为决策提供支持。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have shown promise in synthetic tabular data generation, yet existing methods struggle to preserve complex feature dependencies, particularly among categorical variables. This work introduces a probability-driven prompting approach that leverages LLMs to estimate conditional distributions, enabling more accurate and scalable data synthesis. The results highlight the potential of prompting probability distributions to enhance the statistical fidelity of LLM-generated tabular data.