論文の概要: SheetAgent: A Generalist Agent for Spreadsheet Reasoning and
Manipulation via Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03636v1
- Date: Wed, 6 Mar 2024 11:48:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 15:13:31.372976
- Title: SheetAgent: A Generalist Agent for Spreadsheet Reasoning and
Manipulation via Large Language Models
- Title（参考訳）: SheetAgent: 大規模言語モデルによるスプレッドシート推論と操作のための汎用エージェント
- Authors: Yibin Chen, Yifu Yuan, Zeyu Zhang, Yan Zheng, Jinyi Liu, Fei Ni,
Jianye Hao
- Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は近年, スプレッドシートの自動操作のために試みられているが, 現実的なタスクではまだ研究されていない。
我々は、推論に依存した操作を伴う長い水平および複数カテゴリのタスクを特徴付けるベンチマークである$textbfSheetRM$を紹介した。
さらに,LLMのパワーを利用した新しい自律エージェントであるtextbfSheetAgent$を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.66860424511231
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Spreadsheet manipulation is widely existing in most daily works and
significantly improves working efficiency. Large language model (LLM) has been
recently attempted for automatic spreadsheet manipulation but has not yet been
investigated in complicated and realistic tasks where reasoning challenges
exist (e.g., long horizon manipulation with multi-step reasoning and ambiguous
requirements). To bridge the gap with the real-world requirements, we introduce
$\textbf{SheetRM}$, a benchmark featuring long-horizon and multi-category tasks
with reasoning-dependent manipulation caused by real-life challenges. To
mitigate the above challenges, we further propose $\textbf{SheetAgent}$, a
novel autonomous agent that utilizes the power of LLMs. SheetAgent consists of
three collaborative modules: $\textit{Planner}$, $\textit{Informer}$, and
$\textit{Retriever}$, achieving both advanced reasoning and accurate
manipulation over spreadsheets without human interaction through iterative task
reasoning and reflection. Extensive experiments demonstrate that SheetAgent
delivers 20-30% pass rate improvements on multiple benchmarks over baselines,
achieving enhanced precision in spreadsheet manipulation and demonstrating
superior table reasoning abilities. More details and visualizations are
available at https://sheetagent.github.io.
- Abstract（参考訳）: スプレッドシートの操作は多くの日常的な作業に広く存在し、作業効率を大幅に改善している。
大規模言語モデル(LLM)は、最近、自動スプレッドシート操作のために試みられているが、推論の課題が存在する複雑な現実的なタスク(例えば、多段階推論と曖昧な要求を含む長い水平操作)では、まだ研究されていない。
実世界の要件とのギャップを埋めるため, 実生活課題に起因する推論依存操作を伴う長期・多カテゴリタスクを特徴とするベンチマークである$\textbf{SheetRM}$を導入する。
上記の課題を軽減するため、我々はさらにllmsのパワーを利用する新しい自律エージェントである$\textbf{sheetagent}$を提案する。
SheetAgentは3つの協調モジュールで構成されている。 $\textit{Planner}$, $\textit{Informer}$, $\textit{Retriever}$。
広範な実験により、sheetagentはベースラインよりも複数のベンチマークで20-30%のパスレート改善を行い、スプレッドシート操作の精度を高め、優れたテーブル推論能力を示している。
詳細と可視化はhttps://sheetagent.github.io.com/で確認できる。
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