論文の概要: Capture the Flag: Uncovering Data Insights with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13876v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 14:20:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 14:56:01.347290
• Title: Capture the Flag: Uncovering Data Insights with Large Language Models
• Title（参考訳）: Capture the Flag: 大きな言語モデルによるデータ洞察の発見
• Authors: Issam Laradji, Perouz Taslakian, Sai Rajeswar, Valentina Zantedeschi, Alexandre Lacoste, Nicolas Chapados, David Vazquez, Christopher Pal, Alexandre Drouin
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いてデータの洞察の発見を自動化する可能性について検討する。 そこで本稿では,データセット内の意味的かつ関連する情報(フラグ)を識別する能力を測定するために,フラグを捕捉する原理に基づく新しい評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.47038584812925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The extraction of a small number of relevant insights from vast amounts of data is a crucial component of data-driven decision-making. However, accomplishing this task requires considerable technical skills, domain expertise, and human labor. This study explores the potential of using Large Language Models (LLMs) to automate the discovery of insights in data, leveraging recent advances in reasoning and code generation techniques. We propose a new evaluation methodology based on a "capture the flag" principle, measuring the ability of such models to recognize meaningful and pertinent information (flags) in a dataset. We further propose two proof-of-concept agents, with different inner workings, and compare their ability to capture such flags in a real-world sales dataset. While the work reported here is preliminary, our results are sufficiently interesting to mandate future exploration by the community.
• Abstract（参考訳）: 膨大なデータから少数の関連する洞察を抽出することは、データ駆動意思決定の重要な要素である。 しかし、このタスクを達成するには相当な技術スキル、ドメインの専門知識、人的労働が必要である。 本研究では、Large Language Models (LLM) を用いてデータの洞察の発見を自動化し、推論とコード生成技術の最近の進歩を活用する可能性を探る。 本研究では,「旗の獲得」原理に基づく新しい評価手法を提案する。データセットにおける意味的および関連する情報(flag)を認識できるモデルの能力を測定する。 さらに,概念実証エージェントを2つ提案し,実世界の販売データセットでこれらのフラグをキャプチャする能力を比較した。 ここで報告した研究は予備的なものであるが、今後の調査をコミュニティに委ねることは十分に興味深い。

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