Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Better Serialization of Tabular Data for Few-shot Classification

論文の概要: Towards Better Serialization of Tabular Data for Few-shot Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12464v1
Date: Mon, 18 Dec 2023 21:11:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-21 18:23:32.675419
Title: Towards Better Serialization of Tabular Data for Few-shot Classification
Title（参考訳）: 少数ショット分類のための表データのシリアライズ
Authors: Sukriti Jaitly, Tanay Shah, Ashish Shugani, Razik Singh Grewal
Abstract要約: 本稿では,3つの新しいシリアライズ手法を提案する。この方法は、ドメイン固有のデータセットを処理する際のLLMの性能を大幅に向上させる。従来のモデルよりも正確さと効率性が優れていることを実証します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a study on the integration of Large Language Models (LLMs) in tabular data classification, emphasizing an efficient framework. Building upon existing work done in TabLLM (arXiv:2210.10723), we introduce three novel serialization techniques, including the standout LaTeX serialization method. This method significantly boosts the performance of LLMs in processing domain-specific datasets, Our method stands out for its memory efficiency and ability to fully utilize complex data structures. Through extensive experimentation, including various serialization approaches like feature combination and importance, we demonstrate our work's superiority in accuracy and efficiency over traditional models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,表型データ分類における大規模言語モデル(llm)の統合について検討し,効率的なフレームワークを強調する。既存のTabLLM(arXiv:2210.10723)をベースとして,LaTeXシリアライゼーション手法を含む3つの新しいシリアライゼーション手法を導入する。本手法は,ドメイン固有のデータセットの処理におけるLCMの性能を大幅に向上させ,そのメモリ効率と複雑なデータ構造を十分に活用する能力に注目する。機能の組み合わせや重要性といった様々なシリアライズアプローチを含む広範な実験を通じて、従来のモデルよりも精度と効率が優れていることを示す。

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