論文の概要: Seek and Solve Reasoning for Table Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05286v2
• Date: Wed, 25 Dec 2024 09:57:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:23:37.464489
• Title: Seek and Solve Reasoning for Table Question Answering
• Title（参考訳）: 質問応答の検索と解法
• Authors: Ruya Jiang, Chun Wang, Weihong Deng,
• Abstract要約: 本稿では,タスク単純化時の推論プロセスが,タスク自体の単純化よりも有用であることを示す。 本稿では,LLMにまず関連情報を求め,質問に答えるように指示するSeek-and-solving Pipelineを提案する。 本稿では, SS-CoT経路を用いた実演を用いて, 複雑なTQA課題の解決にLLMを誘導する単一ステップTQA解決プロンプトをこのパイプラインから蒸留する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.006950918895306
• License:
• Abstract: The complexities of table structures and question logic make table-based question answering (TQA) tasks challenging for Large Language Models (LLMs), often requiring task simplification before solving. This paper reveals that the reasoning process during task simplification may be more valuable than the simplified tasks themselves and aims to improve TQA performance by leveraging LLMs' reasoning capabilities. We propose a Seek-and-Solve pipeline that instructs the LLM to first seek relevant information and then answer questions, integrating these two stages at the reasoning level into a coherent Seek-and-Solve Chain of Thought (SS-CoT). Additionally, we distill a single-step TQA-solving prompt from this pipeline, using demonstrations with SS-CoT paths to guide the LLM in solving complex TQA tasks under In-Context Learning settings. Our experiments show that our approaches result in improved performance and reliability while being efficient. Our findings emphasize the importance of eliciting LLMs' reasoning capabilities to handle complex TQA tasks effectively.
• Abstract（参考訳）: テーブル構造と質問論理の複雑さは、テーブルベースの質問応答(TQA)タスクをLLM(Large Language Models)に挑戦させる。 本稿では,タスク単純化時の推論プロセスが,タスク自体よりも有用であることを明らかにし,LLMの推論機能を活用してTQA性能を向上させることを目的とする。 そこで我々は,まずLLMに関連情報を求め,次に質問に答えるように指示するSeek-and-Solveパイプラインを提案し,これら2つのステージを推論レベルに組み込んだSeek-and-Solve Chain of Thought (SS-CoT) を提案する。 さらに、SS-CoTパスを用いた実演を用いて、このパイプラインから単一ステップのTQA解決プロンプトを蒸留し、複雑なTQAタスクをIn-Context Learning設定下で解決する。 実験の結果,提案手法は性能と信頼性を向上し,効率性も向上することがわかった。 本研究は,複雑なTQAタスクを効果的に処理するためのLLMの推論能力を引き出すことの重要性を強調した。

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