洞見 - Machine Learning - # 大型語言模型嵌入、表格數據分類、集成分類器、消融研究、特徵工程

利用上下文大型語言模型嵌入來豐富表格數據：針對集成分類器的綜合消融研究

Q: 在處理具有高度結構化數據（例如時間序列數據或圖像數據）時，如何調整 LLM 嵌入的使用以獲得最佳性能？

在處理高度結構化數據，例如時間序列數據或圖像數據時，直接應用 LLM 嵌入可能並非最佳方案。 因為 LLM 擅長處理的是序列化的文本數據，而對於時間序列數據和圖像數據，其內在結構信息需要被有效地提取和利用。 以下是一些調整 LLM 嵌入使用以獲得最佳性能的建議： 結合領域特定模型進行特徵提取: 時間序列數據: 可以先使用時間序列分析的經典模型，例如 ARIMA、Prophet 或者深度學習模型 LSTM、GRU 等提取時間序列數據中的趨勢、周期性等特徵，然後將這些特徵與 LLM 嵌入拼接作為最終的特徵向量輸入到分類器中。 圖像數據: 可以先使用卷積神經網絡 (CNN) 等擅長處理圖像數據的模型提取圖像特徵，再將提取到的特徵向量與 LLM 嵌入拼接，或者將 LLM 嵌入作為一種額外的模態信息與圖像特徵進行融合。 將結構化信息融入 LLM 輸入: 時間序列數據: 可以將時間序列數據的時間戳信息、數據值等以特定的格式組織成文本序列，作為 LLM 的輸入，以便 LLM 學習到時間序列數據中的時間依赖性和趋势信息。 圖像數據: 可以將圖像數據的像素位置信息、顏色信息等以文本的形式進行描述，或者使用圖神經網絡 (GNN) 等模型將圖像數據轉換為圖結構數據，然後將圖結構數據輸入到 LLM 中進行處理。 探索特定於結構化數據的 LLM 預訓練任務: 可以設計針對時間序列數據或圖像數據的預訓練任務，例如時間序列預測、圖像生成等，以更好地捕捉數據中的結構信息，並提升 LLM 嵌入的表徵能力。 總之，在處理高度結構化數據時，需要根據數據的特性調整 LLM 嵌入的使用方式，結合領域特定模型和方法，才能更好地發揮 LLM 嵌入的優勢，提升模型的性能。

Q: 雖然將 LLM 嵌入納入表格數據分類任務很有前景，但如何解決潛在的隱私問題，特別是在處理敏感數據時？

將 LLM 嵌入納入表格數據分類任務時，確實需要關注潛在的隱私問題，特別是處理敏感數據時。以下是一些建議： 差分隱私 (Differential Privacy): 在訓練過程中加入差分隱私技術，通過添加噪聲或其他方法，使得模型在訓練過程中無法記住特定樣本的信息，從而保護數據隱私。 聯邦學習 (Federated Learning): 在不共享原始數據的情況下，通過在分散的數據源上訓練模型，並僅共享模型參數更新，可以有效保護數據隱私。 同態加密 (Homomorphic Encryption): 使用同態加密技術對數據進行加密，使得模型可以在不解密數據的情況下進行訓練和預測，從而保護數據安全。 敏感信息移除或替換: 在進行 LLM 嵌入之前，可以先對原始數據進行預處理，移除或替換其中的敏感信息，例如身份證號、電話號碼等。可以使用去識別化技術，例如 k-匿名化、l-多样化等方法。 嵌入層的隱私保護: 可以探索針對 LLM 嵌入層的隱私保護方法，例如使用隱私保護的詞嵌入方法，或者在嵌入層之後加入隱私保護層，例如对抗训练等方法。 模型解釋性與公平性: 提高模型的解釋性和公平性，可以幫助我們更好地理解模型的決策過程，並避免模型產生歧視性結果。 隱私保護法規與標準: 在設計和部署模型時，需要遵守相關的隱私保護法規和標準，例如 GDPR、CCPA 等。 總之，在處理敏感數據時，需要綜合考慮各種隱私保護技術和方法，並根據具體的應用場景選擇合適的方案，以確保數據安全和用戶隱私。

Q: 這項研究的發現如何推廣到其他機器學習任務，例如回歸或聚類？

這項研究的發現主要集中在 LLM 嵌入對於表格數據分類任務的影響，但其思路和方法可以推廣到其他機器學習任務，例如回歸或聚類： 1. 回歸任務: 特徵增強: 與分類任務類似，可以將 LLM 嵌入作為額外的特徵，與原始表格數據的特徵拼接，輸入到回歸模型中，例如線性回歸、支持向量回歸、決策樹回歸等。 文本信息融入: 對於包含文本信息的表格數據，可以使用 LLM 提取文本特徵，並將其與數值特徵結合，以提高回歸模型的預測精度。 2. 聚類任務: 特徵表徵: 可以使用 LLM 嵌入將表格數據中的文本信息轉換為向量表示，然後使用聚類算法，例如 K-Means、DBSCAN 等，對數據進行聚類。 相似度度量: 可以使用 LLM 嵌入計算文本信息之間的相似度，並將其作為聚類算法的距離度量，以提高聚類效果。 推廣時需要注意的方面: 任務特性: 不同的機器學習任務對特徵的要求不同，需要根據具體任務選擇合適的 LLM 嵌入方法和模型。 數據特性: 不同類型的數據，例如文本、圖像、時間序列等，需要使用不同的 LLM 嵌入方法和模型。 模型選擇: 需要根據數據集大小、特徵維度等因素選擇合適的機器學習模型。 總之，將 LLM 嵌入應用於其他機器學習任務需要靈活變通，結合具體任務和數據特性進行調整，才能取得良好的效果。

核心概念

將大型語言模型（LLM）的上下文嵌入與傳統特徵工程技術相結合，可以顯著提高表格數據分類任務中集成分類器的性能，特別是在數據集具有有限代表性的情況下。

摘要

研究論文摘要

書目信息

Kasneci, G., & Kasneci, E. (2024). 利用上下文大型語言模型嵌入來豐富表格數據：針對集成分類器的綜合消融研究. arXiv preprint arXiv:2411.01645v1.

研究目標

本研究旨在探討將大型語言模型（LLM）生成的上下文嵌入與傳統表格數據特徵相結合，是否以及如何在多大程度上提高集成分類器的預測性能。

方法

研究人員使用 RoBERTa 和 GPT-2 等預先訓練的語言模型從十個基準表格數據集中生成了上下文嵌入。然後，他們進行了一項全面的消融研究，比較了僅使用基準特徵、僅使用嵌入特徵以及兩者結合使用時，隨機森林、XGBoost 和 CatBoost 等集成分類器的性能。

主要發現

研究結果表明，將 LLM 嵌入與傳統的數值和分類特徵相結合通常可以提高預測性能，特別是在 UCI 成人、心臟病、鐵達尼號和皮馬印第安人糖尿病等具有類別不平衡或特徵和樣本有限的數據集上，其中 XGBoost 和 CatBoost 分類器的改進尤為顯著。此外，特徵重要性分析表明，LLM 衍生的特徵在預測中最具影響力的特徵中經常排名靠前。

主要結論

本研究表明，基於嵌入的特徵豐富是一種很有前景的方法，可以提高表格數據集成學習的預測準確性和泛化能力，特別是在處理具有有限代表性的數據集時。

意義

這項研究對特徵工程領域做出了貢獻，表明將 LLM 嵌入納入傳統的機器學習管道可以顯著提高性能。

局限性和未來研究方向

未來的研究方向包括探索特定於用例的嵌入策略、優化降維技術以及評估其他預先訓練的模型和嵌入維度，以進一步增強跨更廣泛分類任務的泛化能力。此外，還需要進一步研究如何提高嵌入的可解釋性，特別是在隱私敏感和高風險應用中。

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統計資料

在 UCI 成人、皮馬印第安人糖尿病、鐵達尼號和心臟病數據集中，使用 GPT-2 和 RoBERTa 嵌入增強的特徵子集產生了顯著的性能提升。
XGBoost 和 CatBoost 在使用豐富特徵時比隨機森林分類器更常受益。
在 UCI 字母識別和 Covertype 數據集中，無論使用哪種分類器或哪個豐富的特徵子集，都沒有觀察到嵌入衍生特徵帶來的任何收益。
在 UCI 成人數據集中，GPT-2 和 RoBERTa 特徵在排名前 10 位的特徵中佔據顯著位置。
對於皮馬印第安人糖尿病數據集，XGBoost 分類器顯示出類似的趨勢，其中基於嵌入的特徵對模型輸出的貢獻超出了僅憑藉基準特徵所能達到的水平。
對於 UCI 心臟病數據集，CatBoost 分類器在僅使用 GPT-2 和 RoBERTa 嵌入的組合特徵上表現最佳。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Enriching Tabular Data with Contextual LLM Embeddings: A Comprehensive Ablation Study for Ensemble Classifiers

by Gjergji Kasn... 於 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01645.pdf

Enriching Tabular Data with Contextual LLM Embeddings: A Comprehensive Ablation Study for Ensemble Classifiers

深入探究

在處理具有高度結構化數據（例如時間序列數據或圖像數據）時，如何調整 LLM 嵌入的使用以獲得最佳性能？

在處理高度結構化數據，例如時間序列數據或圖像數據時，直接應用 LLM 嵌入可能並非最佳方案。 因為 LLM 擅長處理的是序列化的文本數據，而對於時間序列數據和圖像數據，其內在結構信息需要被有效地提取和利用。
以下是一些調整 LLM 嵌入使用以獲得最佳性能的建議：

結合領域特定模型進行特徵提取:

時間序列數據: 可以先使用時間序列分析的經典模型，例如 ARIMA、Prophet 或者深度學習模型 LSTM、GRU 等提取時間序列數據中的趨勢、周期性等特徵，然後將這些特徵與 LLM 嵌入拼接作為最終的特徵向量輸入到分類器中。
圖像數據: 可以先使用卷積神經網絡 (CNN) 等擅長處理圖像數據的模型提取圖像特徵，再將提取到的特徵向量與 LLM 嵌入拼接，或者將 LLM 嵌入作為一種額外的模態信息與圖像特徵進行融合。

將結構化信息融入 LLM 輸入:

時間序列數據: 可以將時間序列數據的時間戳信息、數據值等以特定的格式組織成文本序列，作為 LLM 的輸入，以便 LLM 學習到時間序列數據中的時間依赖性和趋势信息。
圖像數據: 可以將圖像數據的像素位置信息、顏色信息等以文本的形式進行描述，或者使用圖神經網絡 (GNN) 等模型將圖像數據轉換為圖結構數據，然後將圖結構數據輸入到 LLM 中進行處理。

探索特定於結構化數據的 LLM 預訓練任務: 可以設計針對時間序列數據或圖像數據的預訓練任務，例如時間序列預測、圖像生成等，以更好地捕捉數據中的結構信息，並提升 LLM 嵌入的表徵能力。

總之，在處理高度結構化數據時，需要根據數據的特性調整 LLM 嵌入的使用方式，結合領域特定模型和方法，才能更好地發揮 LLM 嵌入的優勢，提升模型的性能。

雖然將 LLM 嵌入納入表格數據分類任務很有前景，但如何解決潛在的隱私問題，特別是在處理敏感數據時？

將 LLM 嵌入納入表格數據分類任務時，確實需要關注潛在的隱私問題，特別是處理敏感數據時。以下是一些建議：

差分隱私 (Differential Privacy): 在訓練過程中加入差分隱私技術，通過添加噪聲或其他方法，使得模型在訓練過程中無法記住特定樣本的信息，從而保護數據隱私。

聯邦學習 (Federated Learning):  在不共享原始數據的情況下，通過在分散的數據源上訓練模型，並僅共享模型參數更新，可以有效保護數據隱私。

同態加密 (Homomorphic Encryption):  使用同態加密技術對數據進行加密，使得模型可以在不解密數據的情況下進行訓練和預測，從而保護數據安全。

敏感信息移除或替換:  在進行 LLM 嵌入之前，可以先對原始數據進行預處理，移除或替換其中的敏感信息，例如身份證號、電話號碼等。可以使用去識別化技術，例如 k-匿名化、l-多样化等方法。

嵌入層的隱私保護:  可以探索針對 LLM 嵌入層的隱私保護方法，例如使用隱私保護的詞嵌入方法，或者在嵌入層之後加入隱私保護層，例如对抗训练等方法。

模型解釋性與公平性:  提高模型的解釋性和公平性，可以幫助我們更好地理解模型的決策過程，並避免模型產生歧視性結果。

隱私保護法規與標準:  在設計和部署模型時，需要遵守相關的隱私保護法規和標準，例如 GDPR、CCPA 等。

總之，在處理敏感數據時，需要綜合考慮各種隱私保護技術和方法，並根據具體的應用場景選擇合適的方案，以確保數據安全和用戶隱私。

這項研究的發現如何推廣到其他機器學習任務，例如回歸或聚類？

這項研究的發現主要集中在 LLM 嵌入對於表格數據分類任務的影響，但其思路和方法可以推廣到其他機器學習任務，例如回歸或聚類：
1. 回歸任務:

特徵增強:  與分類任務類似，可以將 LLM 嵌入作為額外的特徵，與原始表格數據的特徵拼接，輸入到回歸模型中，例如線性回歸、支持向量回歸、決策樹回歸等。
文本信息融入:  對於包含文本信息的表格數據，可以使用 LLM 提取文本特徵，並將其與數值特徵結合，以提高回歸模型的預測精度。
2. 聚類任務:

特徵表徵:  可以使用 LLM 嵌入將表格數據中的文本信息轉換為向量表示，然後使用聚類算法，例如 K-Means、DBSCAN 等，對數據進行聚類。
相似度度量:  可以使用 LLM 嵌入計算文本信息之間的相似度，並將其作為聚類算法的距離度量，以提高聚類效果。
推廣時需要注意的方面:

任務特性:  不同的機器學習任務對特徵的要求不同，需要根據具體任務選擇合適的 LLM 嵌入方法和模型。
數據特性:  不同類型的數據，例如文本、圖像、時間序列等，需要使用不同的 LLM 嵌入方法和模型。
模型選擇:  需要根據數據集大小、特徵維度等因素選擇合適的機器學習模型。
總之，將 LLM 嵌入應用於其他機器學習任務需要靈活變通，結合具體任務和數據特性進行調整，才能取得良好的效果。