論文の概要: Exploring Performance Contrasts in TableQA: Step-by-Step Reasoning Boosts Bigger Language Models, Limits Smaller Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16002v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 22:48:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:21:44.867395
• Title: Exploring Performance Contrasts in TableQA: Step-by-Step Reasoning Boosts Bigger Language Models, Limits Smaller Language Models
• Title（参考訳）: TableQAにおけるパフォーマンスコントラストの探索: ステップバイステップ推論は大きな言語モデルを強化し、より小さな言語モデルを制限する
• Authors: Haoyan Yang, Yixuan Wang, Keyue Tong, Hongjin Zhu, Yuanxin Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,大小言語モデル(LM)の性能コントラストを検討するために,テーブル論理(Table-Logic)と呼ばれる詳細なプロンプトフローを提案する。 本手法の展開により,Llama-3-70Bのような大型LMにおいて,HybridQA上のバニラに比べて7.8%の精度向上が見られた。 本研究は,小型モデルにおけるステップ・バイ・ステップの推論手法の限界を浮き彫りにし,改善のための潜在的洞察を提供するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.083393426133172
• License:
• Abstract: This paper proposes a detailed prompting flow, termed Table-Logic, to investigate the performance contrasts between bigger and smaller language models (LMs) utilizing step-by-step reasoning methods in the TableQA task. The method processes tasks by sequentially identifying critical columns and rows given question and table with its structure, determining necessary aggregations, calculations, or comparisons, and finally inferring the results to generate a precise prediction. By deploying this method, we observe a 7.8% accuracy improvement in bigger LMs like Llama-3-70B compared to the vanilla on HybridQA, while smaller LMs like Llama-2-7B shows an 11% performance decline. We empirically investigate the potential causes of performance contrasts by exploring the capabilities of bigger and smaller LMs from various dimensions in TableQA task. Our findings highlight the limitations of the step-by-step reasoning method in small models and provide potential insights for making improvements.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,TableQAタスクにおけるステップ・バイ・ステップの推論手法を用いて,大規模言語モデルと小規模言語モデル(LM)のパフォーマンスコントラストを詳細に検討するために,テーブル論理と呼ばれるプロンプトフローを提案する。 この方法は、与えられた質問や列をその構造で逐次識別し、必要な集計、計算、比較を決定し、最終的に結果を推測して正確な予測を生成する。 その結果,Llama-3-70BはHybridQA上のバニラに比べて精度が7.8%向上し,Llama-2-7Bのような小型のLMは11%の性能低下を示した。 本研究では,TableQAタスクの様々な次元から,大規模かつ小型のLMの機能を探索することにより,パフォーマンスコントラストの潜在的な原因を実証的に検討する。 本研究は,小型モデルにおけるステップ・バイ・ステップの推論手法の限界を浮き彫りにし,改善のための潜在的洞察を提供するものである。

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