論文の概要: BlendSQL: A Scalable Dialect for Unifying Hybrid Question Answering in Relational Algebra

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17882v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 20:48:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 17:15:52.659318
• Title: BlendSQL: A Scalable Dialect for Unifying Hybrid Question Answering in Relational Algebra
• Title（参考訳）: blendsql:リレーショナル代数におけるハイブリッド質問応答を統一するスケーラブルな方言
• Authors: Parker Glenn, Parag Pravin Dakle, Liang Wang, Preethi Raghavan
• Abstract要約: ブレンドは構造化データと非構造化データの両方にわたる推論をオーケストレーションするための統一方言として機能する。 Blendは大規模なデータセットにスケールでき、トークンを35%減らしながらエンドツーエンドシステムの性能を向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.196809687461253
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many existing end-to-end systems for hybrid question answering tasks can often be boiled down to a "prompt-and-pray" paradigm, where the user has limited control and insight into the intermediate reasoning steps used to achieve the final result. Additionally, due to the context size limitation of many transformer-based LLMs, it is often not reasonable to expect that the full structured and unstructured context will fit into a given prompt in a zero-shot setting, let alone a few-shot setting. We introduce BlendSQL, a superset of SQLite to act as a unified dialect for orchestrating reasoning across both unstructured and structured data. For hybrid question answering tasks involving multi-hop reasoning, we encode the full decomposed reasoning roadmap into a single interpretable BlendSQL query. Notably, we show that BlendSQL can scale to massive datasets and improve the performance of end-to-end systems while using 35% fewer tokens. Our code is available and installable as a package at https://github.com/parkervg/blendsql.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッドな質問応答タスクのための既存のエンドツーエンドシステムの多くは、ユーザが最終的な結果を達成するのに使用される中間的推論ステップを制限された制御と洞察を持つ"prompt-and-pray"パラダイムに導かれることが多い。 加えて、多くのトランスフォーマーベースのLCMのコンテキストサイズ制限のため、フル構造化および非構造化のコンテキストがゼロショット設定で与えられたプロンプトに収まることを期待することは、数ショット設定で言うまでもない。 我々は、sqliteのスーパーセットであるblendsqlを紹介し、非構造化データと構造化データの両方で推論をオーケストレーションするための統合方言として機能する。 マルチホップ推論を含むハイブリッドな質問応答タスクでは、分解された推論ロードマップを単一解釈可能なblendsqlクエリにエンコードします。 特に、BlendSQLは、トークンを35%減らしながら、大量のデータセットにスケールし、エンドツーエンドシステムのパフォーマンスを向上させることができることを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/parkervg/blendsqlでパッケージとしてインストールできます。

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