multivariateGPT: a decoder-only transformer for multivariate categorical and numeric data
Created by
Haebom
저자
Andrew J. Loza, Jun Yup Kim, Shangzheng Song, Yihang Liu, Joseph J. Y. Sung, R Andrew Taylor, Dennis L. Shung
개요
본 논문에서는 불규칙하고 정보가 풍부한 간격으로 기록된 범주형 및 수치형 값이 혼합된 데이터를 모델링하기 위한 단일 아키텍처인 multivariateGPT를 제시합니다. 기존의 이산 토큰 기반 접근 방식은 수치 표현 용량이 제한적이고, 신경 상미분 방정식과 같은 방법은 범주형 데이터나 정보가 풍부한 샘플링에 적합하지 않으며 특정 유형의 경로를 처리하기 위해 증강이 필요합니다. multivariateGPT는 자동 회귀 시퀀스 분해, 임베딩 방식 및 손실 함수를 통해 다음 토큰 예측 작업을 다음 토큰 클래스와 값의 결합 분포의 가능도 추정으로 확장하여 범주형(토큰화된 텍스트 포함) 및 수치 데이터 시퀀스를 모델링합니다. 간단한 물리 시스템의 패턴을 일반화하고 심전도 및 다변량 전자 건강 기록 데이터를 포함한 복잡한 시계열을 모델링하는 방법을 보여줍니다. 이 연구는 트랜스포머 기반 모델의 유용성을 추가적인 데이터 유형으로 확장합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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범주형 및 수치형 혼합 데이터 시퀀스를 효율적으로 모델링하는 새로운 아키텍처(multivariateGPT) 제시
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트랜스포머 기반 모델의 적용 범위 확장
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심전도, 전자 건강 기록 등 복잡한 시계열 데이터 모델링 가능성 제시
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간단한 물리 시스템의 패턴 일반화 가능성 확인
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한계점:
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multivariateGPT의 성능 비교 대상 모델 및 데이터셋에 대한 구체적인 설명 부족
