論文の概要: TAP4LLM: Table Provider on Sampling, Augmenting, and Packing Semi-structured Data for Large Language Model Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09039v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 15:37:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 21:27:47.660106
• Title: TAP4LLM: Table Provider on Sampling, Augmenting, and Packing Semi-structured Data for Large Language Model Reasoning
• Title（参考訳）: tap4llm: 大言語モデル推論のための半構造化データのサンプリング、拡張、パッキングに関するテーブルプロバイダ
• Authors: Yuan Sui, Jiaru Zou, Mengyu Zhou, Xinyi He, Lun Du, Shi Han, Dongmei Zhang
• Abstract要約: テーブルプロバイダであるTAP4LLMを用いて,効率的な半構造化データ推論を実現する。 我々は,TAP4LLMがプラグインとして異なるコンポーネントを可能にすることを示し,多様なタスクにおける構造化データに対するLLMの理解を高めた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.11442663694328
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Table reasoning has shown remarkable progress in a wide range of table-based tasks. These challenging tasks require reasoning over both free-form natural language (NL) questions and semi-structured tabular data. However, previous table reasoning solutions suffer from significant performance degradation on "huge" tables. In addition, most existing methods struggle to reason over complex questions since they lack essential information or they are scattered in different places. To alleviate these challenges, we exploit a table provider, namely TAP4LLM, on versatile sampling, augmentation, and packing methods to achieve effective semi-structured data reasoning using large language models (LLMs), which 1) decompose raw tables into sub-tables with specific rows or columns based on the rules or semantic similarity; 2) augment table information by extracting semantic and statistical metadata from raw tables while retrieving relevant knowledge from trustworthy knowledge sources (e.g., Wolfram Alpha, Wikipedia); 3) pack sampled tables with augmented knowledge into sequence prompts for LLMs reasoning while balancing the token allocation trade-off. We show that TAP4LLM allows for different components as plug-ins, enhancing LLMs' understanding of structured data in diverse tabular tasks.
• Abstract（参考訳）: テーブル推論は、幅広いテーブルベースのタスクで著しく進歩している。 これらの困難なタスクは、自由形式自然言語(NL)質問と半構造化表データの両方を推論する必要がある。 しかし、以前の表推論ソリューションは、"huge"テーブルのパフォーマンスが著しく低下する。 さらに、既存のほとんどの手法は、重要な情報がない、あるいは異なる場所に散らばっているため、複雑な問題を理解するのに苦労している。 これらの課題を緩和するために,多用途なサンプリング,拡張,パッキングの手法であるtap4llmを利用して,大規模言語モデル(llm)を用いた効果的な半構造化データ推論を実現する。 1) 規則又は意味的類似性に基づいて,原表を特定の行又は列でサブテーブルに分解する。 2) 信頼に値する知識ソース(例えば、Wolfram Alpha, Wikipedia)から関連知識を取得しつつ、生の表から意味的・統計的メタデータを抽出し、テーブル情報を強化する。 3) トークン割り当てトレードオフのバランスを保ちながら、サンプルテーブルを拡張知識でLCMの推論のシーケンスプロンプトに詰め込む。 我々は,TAP4LLMがプラグインとして異なるコンポーネントを可能にすることを示し,多様な表処理における構造化データに対するLLMsの理解を高めた。

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