論文の概要: Enhancing Temporal Understanding in LLMs for Semi-structured Tables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16030v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 20:13:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 19:25:20.580799
• Title: Enhancing Temporal Understanding in LLMs for Semi-structured Tables
• Title（参考訳）: 半構造化テーブルのLCMにおける時間的理解の促進
• Authors: Irwin Deng, Kushagra Dixit, Vivek Gupta, Dan Roth,
• Abstract要約: 我々は、大規模言語モデル(LLM)の特定の限界を特定するために、時間的データセットの包括的な分析を行う。 調査の結果,時間的時間的質問応答に特化したデータセットであるTempTabQAが強化された。 我々は,この領域におけるLLM機能を強化するために,新しいアプローチC.L.E.A.R.を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.59009084277447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal reasoning over tabular data presents substantial challenges for large language models (LLMs), as evidenced by recent research. In this study, we conduct a comprehensive analysis of temporal datasets to pinpoint the specific limitations of LLMs. Our investigation leads to enhancements in TempTabQA, a dataset specifically designed for tabular temporal question answering. We provide critical insights for improving LLM performance in temporal reasoning tasks with tabular data. Furthermore, we introduce a novel approach, C.L.E.A.R to strengthen LLM capabilities in this domain. Our findings demonstrate that our method significantly improves evidence-based reasoning across various models. Additionally, our experimental results reveal that indirect supervision with auxiliary data substantially boosts model performance in these tasks. This work contributes to a deeper understanding of LLMs' temporal reasoning abilities over tabular data and promotes advancements in their application across diverse fields.
• Abstract（参考訳）: 表形式のデータに対する時間的推論は、最近の研究で証明されているように、大きな言語モデル(LLM)に重大な課題をもたらす。 本研究では,LLMの特定の限界を特定するために,時間的データセットの包括的解析を行う。 調査の結果,表側質問応答に特化して設計されたデータセットであるTempTabQAが強化された。 表付きデータを用いた時間的推論タスクにおけるLLM性能向上のための重要な洞察を提供する。 さらに,この領域におけるLLM機能を強化する新しいアプローチであるC.L.E.A.Rを導入する。 提案手法は,様々なモデルにおけるエビデンスに基づく推論を大幅に改善することを示す。 さらに,実験結果から,補助データによる間接的監視がこれらのタスクのモデル性能を大幅に向上させることが明らかとなった。 この研究はLLMの時間的推論能力を表型データよりも深く理解し、様々な分野にまたがる応用の進歩を促進するのに寄与する。

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