論文の概要: TACT: Advancing Complex Aggregative Reasoning with Information Extraction Tools

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03618v3
• Date: Mon, 14 Oct 2024 13:19:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:03:10.325426
• Title: TACT: Advancing Complex Aggregative Reasoning with Information Extraction Tools
• Title（参考訳）: TACT:情報抽出ツールによる複合集約推論の促進
• Authors: Avi Caciularu, Alon Jacovi, Eyal Ben-David, Sasha Goldshtein, Tal Schuster, Jonathan Herzig, Gal Elidan, Amir Globerson,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト間の情報の集約を必要とするクエリではよく機能しないことが多い。 TACTには、1つ以上のテキストに散らばる縫合情報を要求する難しい命令が含まれている。 既存のテキストと関連するテーブルのデータセットを活用することで、このデータセットを構築します。 現代のLLMはいずれも,このデータセットでは性能が悪く,精度が38%以下であることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.576974932743596
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) often do not perform well on queries that require the aggregation of information across texts. To better evaluate this setting and facilitate modeling efforts, we introduce TACT - Text And Calculations through Tables, a dataset crafted to evaluate LLMs' reasoning and computational abilities using complex instructions. TACT contains challenging instructions that demand stitching information scattered across one or more texts, and performing complex integration on this information to generate the answer. We construct this dataset by leveraging an existing dataset of texts and their associated tables. For each such tables, we formulate new queries, and gather their respective answers. We demonstrate that all contemporary LLMs perform poorly on this dataset, achieving an accuracy below 38%. To pinpoint the difficulties and thoroughly dissect the problem, we analyze model performance across three components: table-generation, Pandas command-generation, and execution. Unexpectedly, we discover that each component presents substantial challenges for current LLMs. These insights lead us to propose a focused modeling framework, which we refer to as IE as a tool. Specifically, we propose to add "tools" for each of the above steps, and implement each such tool with few-shot prompting. This approach shows an improvement over existing prompting techniques, offering a promising direction for enhancing model capabilities in these tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト間の情報の集約を必要とするクエリではよく機能しないことが多い。 この設定をよりよく評価し、モデリング作業を容易にするために、複雑な命令を用いてLSMの推論と計算能力を評価するデータセットであるTACT-Text And calculations through Tablesを紹介した。 TACTには、1つ以上のテキストに散在する縫合情報を要求し、この情報を複雑な統合して回答を生成する、困難な命令が含まれている。 既存のテキストと関連するテーブルのデータセットを活用することで、このデータセットを構築します。 それぞれのテーブルに対して、新しいクエリを定式化し、それぞれの回答を収集する。 現代のLLMはいずれも,このデータセットでは性能が悪く,精度が38%以下であることが実証された。 そこで本研究では,テーブルジェネレーション,パンダコマンドジェネレーション,実行という3つのコンポーネントのモデルパフォーマンスを分析した。 予期せぬことに、各コンポーネントが現在のLLMに対して重大な課題を提起していることが判明した。 これらの知見は、ツールとしてIEと呼ぶ集中型モデリングフレームワークの提案につながります。 具体的には、上記の各ステップに"ツール"を追加し、ほとんどショットプロンプトせずに、それぞれのツールを実装することを提案する。 このアプローチは既存のプロンプト技術よりも改善され、これらのタスクにおけるモデル機能を強化するための有望な方向性を提供する。

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