論文の概要: Unleashing the Potential of Large Language Models for Predictive Tabular Tasks in Data Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20208v3
• Date: Thu, 4 Apr 2024 06:28:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 13:33:07.519053
• Title: Unleashing the Potential of Large Language Models for Predictive Tabular Tasks in Data Science
• Title（参考訳）: データサイエンスにおける予測的語彙課題に対する大規模言語モデルの可能性
• Authors: Yazheng Yang, Yuqi Wang, Sankalok Sen, Lei Li, Qi Liu,
• Abstract要約: この研究は、これらの予測タスクにLarge Language Models (LLM)を適用する試みである。 本研究の目的は,Llama-2 の大規模学習を行う上で,注釈付きテーブルの包括的コーパスをコンパイルすることで,このギャップを緩和することにある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.910306140400046
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the domain of data science, the predictive tasks of classification, regression, and imputation of missing values are commonly encountered challenges associated with tabular data. This research endeavors to apply Large Language Models (LLMs) towards addressing these predictive tasks. Despite their proficiency in comprehending natural language, LLMs fall short in dealing with structured tabular data. This limitation stems from their lacking exposure to the intricacies of tabular data during their foundational training. Our research aims to mitigate this gap by compiling a comprehensive corpus of tables annotated with instructions and executing large-scale training of Llama-2 on this enriched dataset. Furthermore, we investigate the practical application of applying the trained model to zero-shot prediction, few-shot prediction, and in-context learning scenarios. Through extensive experiments, our methodology has shown significant improvements over existing benchmarks. These advancements highlight the efficacy of tailoring LLM training to solve table-related problems in data science, thereby establishing a new benchmark in the utilization of LLMs for enhancing tabular intelligence.
• Abstract（参考訳）: データサイエンスの分野において、欠落した値の分類、回帰、計算の予測タスクは、表型データに関連する問題によく遭遇する。 この研究は、これらの予測タスクにLarge Language Models (LLM)を適用する試みである。 自然言語を解釈する能力にもかかわらず、LLMは構造化された表データを扱うには不十分である。 この制限は、基礎的なトレーニング中に表データの複雑さに欠けることに起因する。 本研究の目的は、この拡張データセット上で、注釈付きテーブルの包括的コーパスをコンパイルし、Llama-2の大規模トレーニングを実行することにより、このギャップを軽減することである。 さらに、訓練されたモデルをゼロショット予測、少数ショット予測、文脈内学習シナリオに適用する実践的応用について検討する。 大規模な実験を通じて、我々の方法論は既存のベンチマークよりも大幅に改善されている。 これらの進歩は、データサイエンスにおけるテーブル関連問題を解決するためのLLMトレーニングの調整の有効性を強調し、表知性を高めるためにLLMを利用するための新しいベンチマークを確立する。

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