論文の概要: TableGPT: Towards Unifying Tables, Nature Language and Commands into One GPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08674v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 17:36:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 11:57:20.687928
• Title: TableGPT: Towards Unifying Tables, Nature Language and Commands into One GPT
• Title（参考訳）: TableGPT:テーブル,自然言語,コマンドをひとつのGPTに統合する
• Authors: Liangyu Zha, Junlin Zhou, Liyao Li, Rui Wang, Qingyi Huang, Saisai Yang, Jing Yuan, Changbao Su, Xiang Li, Aofeng Su, Tao Zhang, Chen Zhou, Kaizhe Shou, Miao Wang, Wufang Zhu, Guoshan Lu, Chao Ye, Yali Ye, Wentao Ye, Yiming Zhang, Xinglong Deng, Jie Xu, Haobo Wang, Gang Chen, Junbo Zhao
• Abstract要約: TableGPTは、大きな言語モデル(LLM)が外部機能コマンドを使用してテーブル上で理解し、操作できるようにするフレームワークである。 TableGPTは、ユーザに対して、テーブルデータを活用することによって、利便性とアクセシビリティを提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.57099486334867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tables are prevalent in real-world databases, requiring significant time and effort for humans to analyze and manipulate. The advancements in large language models (LLMs) have made it possible to interact with tables using natural language input, bringing this capability closer to reality. In this paper, we present TableGPT, a unified fine-tuned framework that enables LLMs to understand and operate on tables using external functional commands. It introduces the capability to seamlessly interact with tables, enabling a wide range of functionalities such as question answering, data manipulation (e.g., insert, delete, query, and modify operations), data visualization, analysis report generation, and automated prediction. TableGPT aims to provide convenience and accessibility to users by empowering them to effortlessly leverage tabular data. At the core of TableGPT lies the novel concept of global tabular representations, which empowers LLMs to gain a comprehensive understanding of the entire table beyond meta-information. By jointly training LLMs on both table and text modalities, TableGPT achieves a deep understanding of tabular data and the ability to perform complex operations on tables through chain-of-command instructions. Importantly, TableGPT offers the advantage of being a self-contained system rather than relying on external API interfaces. Moreover, it supports efficient data process flow, query rejection (when appropriate) and private deployment, enabling faster domain data fine-tuning and ensuring data privacy, which enhances the framework's adaptability to specific use cases.
• Abstract（参考訳）: テーブルは現実世界のデータベースで広く使われており、人間が分析し操作するのにかなりの時間と労力を要する。 大規模言語モデル(llm)の進歩により、自然言語入力を使用してテーブルとの対話が可能になり、この機能を現実に近いものにした。 本稿では,外部関数コマンドを用いたテーブル上でのLLMの理解と操作を可能にする,統合された微調整フレームワークTableGPTを提案する。 テーブルとシームレスに対話する機能を導入し、質問応答、データ操作(例えば、挿入、削除、クエリ、操作の変更)、データの可視化、分析レポート生成、自動予測など、幅広い機能を実現する。 TableGPTは、ユーザに対して、テーブルデータを活用することによって、利便性とアクセシビリティを提供することを目指している。 TableGPTの中核には、グローバルな表表表現という新しい概念があり、これはLLMがメタ情報以外のテーブル全体を包括的に理解できるようにするものである。 表とテキストの両モードでLLMを共同で訓練することで、テーブルGPTは表データの深い理解とテーブル上の複雑な操作を、チェーン・オブ・コマンドで行うことができる。 重要なのは、TableGPTは外部APIインターフェースに頼るのではなく、自己完結型のシステムという利点を提供します。 さらに、効率的なデータプロセスフロー、クエリ拒否(適切な場合)、プライベートデプロイメントをサポートし、ドメインデータの微調整とデータのプライバシの確保を可能にし、フレームワークの特定のユースケースへの適応性を高める。

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