論文の概要: Large Language Models(LLMs) on Tabular Data: Prediction, Generation, and Understanding -- A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17944v4
- Date: Fri, 21 Jun 2024 19:59:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 01:41:44.321950
- Title: Large Language Models(LLMs) on Tabular Data: Prediction, Generation, and Understanding -- A Survey
- Title（参考訳）: 語彙データに基づく大規模言語モデル(LLM) - 予測・生成・理解-
- Authors: Xi Fang, Weijie Xu, Fiona Anting Tan, Jiani Zhang, Ziqing Hu, Yanjun Qi, Scott Nickleach, Diego Socolinsky, Srinivasan Sengamedu, Christos Faloutsos,
- Abstract要約: 現在、この研究領域における主要なテクニック、メトリクス、データセット、モデル、最適化アプローチを要約し比較する包括的なレビューが欠如しています。
この調査は、これらの領域における最近の進歩を集約し、使用するデータセット、メトリクス、方法論の詳細な調査と分類を提供することによって、このギャップに対処することを目的としている。
既存の文献の強さ、限界、未探索領域、ギャップを識別し、この重要かつ急速に発展する分野における将来の研究の方向性についていくつかの洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.19337964440007
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent breakthroughs in large language modeling have facilitated rigorous exploration of their application in diverse tasks related to tabular data modeling, such as prediction, tabular data synthesis, question answering, and table understanding. Each task presents unique challenges and opportunities. However, there is currently a lack of comprehensive review that summarizes and compares the key techniques, metrics, datasets, models, and optimization approaches in this research domain. This survey aims to address this gap by consolidating recent progress in these areas, offering a thorough survey and taxonomy of the datasets, metrics, and methodologies utilized. It identifies strengths, limitations, unexplored territories, and gaps in the existing literature, while providing some insights for future research directions in this vital and rapidly evolving field. It also provides relevant code and datasets references. Through this comprehensive review, we hope to provide interested readers with pertinent references and insightful perspectives, empowering them with the necessary tools and knowledge to effectively navigate and address the prevailing challenges in the field.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデリングの最近の進歩は、予測、表型データ合成、質問応答、テーブル理解など、表型データモデリングに関連する様々なタスクにおいて、その応用を厳格に探求する上で役立っている。
各タスクは、固有の課題と機会を提供する。
しかしながら、現時点では、この研究領域における主要なテクニック、メトリクス、データセット、モデル、最適化アプローチを要約し比較する包括的なレビューが欠如しています。
この調査は、これらの領域における最近の進歩を集約し、使用するデータセット、メトリクス、方法論の詳細な調査と分類を提供することによって、このギャップに対処することを目的としている。
既存の文献の強さ、限界、未探索領域、ギャップを識別し、この重要かつ急速に発展する分野における将来の研究の方向性についていくつかの洞察を提供する。
関連するコードやデータセットの参照も提供する。
この総合的なレビューを通じて、興味のある読者に関連する参照と洞察に富んだ視点を提供し、この分野の一般的な課題を効果的にナビゲートし、対処するための必要なツールと知識を彼らに与えたいと思っています。
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