3個專家技巧來使用語言模型生成真實的表格數據：
閱讀時間約 2 分鐘
1. 使用GReaT框架進行條件生成：
- Vadim Borisov在2023年發表的文章《Language Models are Realistic Tabular Data Generators》中提出了GReaT框架。GReaT代表Generation of Realistic Tabular data，專為生成真實的表格數據而設計。其一大優點是能夠進行條件生成，即給定一組特徵的子集，GReaT可以補全剩下的欄位。
2. 利用文本編碼器轉換表格數據：
- 在生成表格數據時，需將表格的「一列」轉換為生成模型所需的向量表達。Vadim在其文章的3.1節介紹了一種稱為「文本編碼器」的編碼方式，將表格轉為文本。這種編碼方式稱為「主語-謂語-賓語轉換」，例如紀錄「年紀59，教育碩士，性別男性」可以轉換為語言模型使用的文本。
3. 採用自迴歸建模進行生成：
- 由於語言模型使用「自迴歸建模」，打亂文本編碼時欄位的順序可以幫助語言模型理解這些欄位之間的獨立性，從而賦予語言模型進行條件生成的能力。例如，你可以將表格數據「教育碩士，年紀59，性別男性」轉換為「性別男性，年紀59，教育碩士」，以增強模型的生成效果。
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