論文の概要: Tables as Images? Exploring the Strengths and Limitations of LLMs on Multimodal Representations of Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12424v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 16:34:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 18:35:02.362935
• Title: Tables as Images? Exploring the Strengths and Limitations of LLMs on Multimodal Representations of Tabular Data
• Title（参考訳）: 表は画像? 表データのマルチモーダル表現におけるllmの強みと限界の検討
• Authors: Naihao Deng, Zhenjie Sun, Ruiqi He, Aman Sikka, Yulong Chen, Lin Ma, Yue Zhang, Rada Mihalcea
• Abstract要約: 5つのテキストベースおよび3つの画像ベーステーブル表現を比較し、LLM性能に対する表現とプロンプトの影響を実証する。 本研究は、テーブル関連タスクにおけるLLMの有効利用に関する知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.82012046902778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we investigate the effectiveness of various LLMs in interpreting tabular data through different prompting strategies and data formats. Our analysis extends across six benchmarks for table-related tasks such as question-answering and fact-checking. We introduce for the first time the assessment of LLMs' performance on image-based table representations. Specifically, we compare five text-based and three image-based table representations, demonstrating the influence of representation and prompting on LLM performance. Our study provides insights into the effective use of LLMs on table-related tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,様々なプロンプト戦略とデータ形式を通して表データ解釈における様々なllmの有効性について検討する。 分析は質問応答やファクトチェックなどのテーブル関連タスクの6つのベンチマークにまたがる。 画像に基づく表表現におけるLLMの性能評価を初めて紹介する。 具体的には,5つのテキストベースと3つの画像ベーステーブル表現を比較し,LLM性能に対する表現とプロンプトの影響を示す。 本研究は、テーブル関連タスクにおけるLLMの有効利用に関する知見を提供する。

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