論文の概要: DataAgent: Evaluating Large Language Models' Ability to Answer Zero-Shot, Natural Language Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00188v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 22:59:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 06:56:43.466593
• Title: DataAgent: Evaluating Large Language Models' Ability to Answer Zero-Shot, Natural Language Queries
• Title（参考訳）: DataAgent: 大規模言語モデルの評価能力
• Authors: Manit Mishra, Abderrahman Braham, Charles Marsom, Bryan Chung, Gavin Griffin, Dakshesh Sidnerlikar, Chatanya Sarin, Arjun Rajaram,
• Abstract要約: OpenAIのGPT-3.5をLanguage Data Scientist(LDS)として評価する このモデルは、さまざまなベンチマークデータセットでテストされ、そのパフォーマンスを複数の標準で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional processes for analyzing datasets and extracting meaningful information are often time-consuming and laborious. Previous work has identified manual, repetitive coding and data collection as major obstacles that hinder data scientists from undertaking more nuanced labor and high-level projects. To combat this, we evaluated OpenAI's GPT-3.5 as a "Language Data Scientist" (LDS) that can extrapolate key findings, including correlations and basic information, from a given dataset. The model was tested on a diverse set of benchmark datasets to evaluate its performance across multiple standards, including data science code-generation based tasks involving libraries such as NumPy, Pandas, Scikit-Learn, and TensorFlow, and was broadly successful in correctly answering a given data science query related to the benchmark dataset. The LDS used various novel prompt engineering techniques to effectively answer a given question, including Chain-of-Thought reinforcement and SayCan prompt engineering. Our findings demonstrate great potential for leveraging Large Language Models for low-level, zero-shot data analysis.
• Abstract（参考訳）: データセットを分析し、意味のある情報を抽出する従来のプロセスは、しばしば時間と労力を要する。 これまでの研究は、手動、反復的なコーディング、データ収集を、データサイエンティストがよりニュアンスな労働力やハイレベルなプロジェクトに取り組むのを妨げる大きな障害として特定してきた。 これに対抗するため,OpenAIの GPT-3.5 を "Language Data Scientist" (LDS) として評価した。 このモデルは、NumPy、Pandas、Scikit-Learn、TensorFlowといったライブラリを含むデータサイエンスコード生成タスクを含む、さまざまな標準のパフォーマンスを評価するために、さまざまなベンチマークデータセットでテストされ、ベンチマークデータセットに関連する所定のデータサイエンスクエリに正しく答えることに成功した。 LDSは、Chain-of-Thoughtの強化やSayCanのプロンプトエンジニアリングなど、様々な新しいプロンプトエンジニアリング技術を使用して、与えられた質問に答えた。 その結果,低レベルゼロショットデータ解析に大規模言語モデルを活用する大きな可能性を示した。

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