論文の概要: TableLLM: Enabling Tabular Data Manipulation by LLMs in Real Office Usage Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19318v3
• Date: Mon, 17 Feb 2025 13:45:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:05:35.169511
• Title: TableLLM: Enabling Tabular Data Manipulation by LLMs in Real Office Usage Scenarios
• Title（参考訳）: TableLLM: 実際のオフィス利用シナリオにおけるLLMによる語彙データ操作の実現
• Authors: Xiaokang Zhang, Sijia Luo, Bohan Zhang, Zeyao Ma, Jing Zhang, Yang Li, Guanlin Li, Zijun Yao, Kangli Xu, Jinchang Zhou, Daniel Zhang-Li, Jifan Yu, Shu Zhao, Juanzi Li, Jie Tang,
• Abstract要約: TableLLMは80億のパラメータを持つ堅牢な大規模言語モデル(LLM)である。 TableLLMはデータ操作タスクを巧みに扱うために構築されている。 我々は、ユーザインタラクションのためのモデルチェックポイント、ソースコード、ベンチマーク、Webアプリケーションをリリースした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.66718740300016
• License:
• Abstract: We introduce TableLLM, a robust large language model (LLM) with 8 billion parameters, purpose-built for proficiently handling tabular data manipulation tasks, whether they are embedded within documents or spreadsheets, catering to real-world office scenarios. We propose a distant supervision method for training, which comprises a reasoning process extension strategy, aiding in training LLMs to understand reasoning patterns more effectively as well as a cross-way validation strategy, ensuring the quality of the automatically generated data. To evaluate the performance of TableLLM, we have crafted benchmarks tailored to address both document and spreadsheet formats as well as constructed a well-organized evaluation pipeline capable of handling both scenarios. Thorough evaluations underscore the advantages of TableLLM when compared to various existing general-purpose and tabular data-focused LLMs. We have publicly released the model checkpoint, source code, benchmarks, and a web application for user interaction. Our codes and data are publicly available at https://github.com/TableLLM/TableLLM.
• Abstract（参考訳）: 文書やスプレッドシートに埋め込まれていても、実際のオフィスシナリオに対応できるような、表形式のデータ操作タスクを巧みに処理するための、80億のパラメータを持つ堅牢な大規模言語モデル(LLM)であるTableLLMを紹介します。 本稿では, 推論プロセス拡張戦略を取り入れた遠隔指導手法を提案し, 推論パターンのより効率的な理解を支援するとともに, 自動生成データの品質確保を図る。 TableLLMの性能を評価するため,文書フォーマットとスプレッドシートフォーマットの両方に対処するためのベンチマークを作成し,両方のシナリオを処理可能な十分に構成された評価パイプラインを構築した。 より詳細な評価は、既存の汎用および表型データ中心のLLMと比較して、TableLLMの利点を裏付けるものである。 我々は、ユーザインタラクションのためのモデルチェックポイント、ソースコード、ベンチマーク、Webアプリケーションを公開した。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/TableLLM/TableLLM.comで公開されています。

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