論文の概要: Large Language Models are Effective Table-to-Text Generators, Evaluators, and Feedback Providers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14987v1
• Date: Wed, 24 May 2023 10:22:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 17:16:51.911654
• Title: Large Language Models are Effective Table-to-Text Generators, Evaluators, and Feedback Providers
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは効果的なテーブル・ツー・テキスト生成器、評価器、フィードバックプロバイダである
• Authors: Yilun Zhao, Haowei Zhang, Shengyun Si, Linyong Nan, Xiangru Tang, Arman Cohan
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、制御可能なテキスト生成において顕著な能力を示している。 本稿では,テーブル・ツー・テキスト生成タスクにおけるLLMの能力について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.968045179199795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown remarkable ability on controllable text generation. However, the potential of LLMs in generating text from structured tables remains largely under-explored. In this paper, we study the capabilities of LLMs for table-to-text generation tasks, particularly aiming to investigate their performance in generating natural language statements that can be logically entailed by a provided table. First, we investigate how LLMs compare to state-of-the-art table-to-text fine-tuned models, and demonstrate that LLMs can generate statements with higher faithfulness compared with previous state-of-the-art fine-tuned models. Given this finding, we next explore whether LLMs can serve as faithfulness-level automated evaluation metrics. Through human evaluation, we show that evaluation metrics adopted from LLMs correlates better with human judgments compared with existing faithfulness-level metrics. Finally, we demonstrate that LLMs using chain-of-thought prompting can generate high-fidelity natural language feedback for other table-to-text models' generations, provide insights for future work regarding the distillation of text generation capabilities from LLMs to smaller models.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、制御可能なテキスト生成において顕著な能力を示している。 しかし、構造化テーブルからテキストを生成するllmの可能性はほとんど未検討のままである。 本稿では,テーブル・ツー・テクスチャ生成タスクにおけるLLMの能力について検討し,特に提供するテーブルに論理的に関連付けられる自然言語文の生成におけるそれらの性能について検討する。 まず、LLMが最先端のテーブル・トゥ・テクストの微調整モデルと比較し、従来の最先端の微調整モデルと比較して忠実な文を生成することを示す。 この結果から,LLMが信頼度レベルの自動評価指標として機能するかどうかを検討する。 人的評価を通して, LLMから採用した評価指標は, 既存の忠実度レベルの指標と比較して, 人的判断と相関することを示した。 最後に、チェーン・オブ・シークレット・プロンプトを用いたLLMが、他のテーブル・オブ・テキストモデル世代に対して高忠実な自然言語フィードバックを生成できることを示し、LLMからより小さなモデルへのテキスト生成能力の蒸留に関する今後の研究の洞察を提供する。

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