論文の概要: Assessing LLMs' Mathematical Reasoning in Financial Document Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11194v1
• Date: Sat, 17 Feb 2024 05:10:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 22:50:22.758047
• Title: Assessing LLMs' Mathematical Reasoning in Financial Document Question Answering
• Title（参考訳）: 財務文書質問応答におけるLLMの数学的推論の評価
• Authors: Pragya Srivastava, Manuj Malik, Tanuja Ganu
• Abstract要約: 本研究では,大言語モデルによる4つの財務質問応答データセットの数学的推論について検討する。 数理推論のステップの数が増えるにつれて、テーブルの複雑さや性能の変化に対する感度に焦点をあてる。 半構造化文書に適した新しいプロンプト技術を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6544152575953555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs), excel in natural language understanding, but their capability for complex mathematical reasoning with an amalgamation of structured tables and unstructured text is uncertain. This study explores LLMs' mathematical reasoning on four financial tabular question-answering datasets: TATQA, FinQA, ConvFinQA, and Multihiertt. Through extensive experiments with various models and prompting techniques, we assess how LLMs adapt to complex tables and mathematical tasks. We focus on sensitivity to table complexity and performance variations with an increasing number of arithmetic reasoning steps. The results provide insights into LLMs' capabilities and limitations in handling complex mathematical scenarios for semi-structured tables. Ultimately, we introduce a novel prompting technique tailored to semi-structured documents, matching or outperforming other baselines in performance while providing a nuanced understanding of LLMs abilities for such a task.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解に優れているが、構造化テーブルと非構造化テキストの融合による複雑な数学的推論能力は不確実である。 本研究は,tatqa,finqa,convfinqa,multihierttの4つの財務表型質問応答データセットについて,llmsの数学的推論を考察する。 様々なモデルやプロンプト技術による広範な実験を通じて,LLMが複雑なテーブルや数学的タスクにどのように適応するかを評価する。 算術的推論ステップの増加に伴い,テーブルの複雑性や性能の変動に対する感度に注目する。 この結果は、半構造化テーブルの複雑な数学的シナリオを扱う際のLLMの能力と限界に関する洞察を与える。 最終的に、我々は、セミ構造化文書に適した新しいプロンプト技術を導入し、そのタスクに対するLCMの能力の微妙な理解を提供しながら、他のベースラインのマッチングや性能の向上を実現した。

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