論文の概要: MATATA: a weak-supervised MAthematical Tool-Assisted reasoning for Tabular Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18915v2
• Date: Mon, 02 Dec 2024 21:08:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 12:22:35.588303
• Title: MATATA: a weak-supervised MAthematical Tool-Assisted reasoning for Tabular Applications
• Title（参考訳）: 弱教師付き数学ツールMatata : タブラル応用のための推論
• Authors: Vishnou Vinayagame, Gregory Senay, Luis Martí,
• Abstract要約: MATATAは、推論、計画、ツール使用を通じてデータ問題に対してLLMエージェントを訓練するコスト効率のよい方法である。 3.8B/8B SLM(Small Language Models)は、特にローカルホスティングとセンシティブなビジネスコンテキストに向いている。 実験により、MATATAはオープンソースモデルに基づく推論フレームワークのうち、FinQAとTAT-QAで最先端のパフォーマンスに達することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9831489366502302
• License:
• Abstract: Mathematical reasoning capabilities are increasing with tool-augmented language agents, but methods often rely either on closed-source or large models, external data, or extensive prompt engineering. This work introduces MATATA, a novel cost-effective method to train LLM agents for tabular data problems through reasoning, planning, and tool use. With a progressive self-improvement paradigm and an iterative weak supervision, it empowers 3.8B/8B Small Language Models (SLMs), particularly suited for local hosting and sensitive business contexts where data privacy is crucial. By employing a flexible and reusable tools across different datasets, it achieves robust performance with effective scalability across shared tasks. Experiments show that MATATA reaches state-of-the-art performances on FinQA and TAT-QA among reasoning frameworks based on open-source models. Moreover, MATATA models compete with GPT-4 based frameworks on TabMWP, while being SLMs.
• Abstract（参考訳）: ツール拡張された言語エージェントによって数学的推論能力は増大しているが、メソッドはクローズドソースまたは大規模モデル、外部データ、あるいは広範なプロンプトエンジニアリングに依存することが多い。 本研究は,LCMエージェントを推論,計画,ツール使用を通じて表型データ問題に対して訓練する,新たなコスト効率の手法であるMATATAを紹介する。 プログレッシブな自己改善パラダイムと反復的な弱い監督によって、3.8B/8B小言語モデル(SLM)が強化され、特にデータプライバシが不可欠であるローカルホスティングと機密性の高いビジネスコンテキストに適している。 さまざまなデータセットに対してフレキシブルで再利用可能なツールを使用することで、共有タスク間で効果的なスケーラビリティを備えた堅牢なパフォーマンスを実現する。 実験により、MATATAはオープンソースモデルに基づく推論フレームワークのうち、FinQAとTAT-QAで最先端のパフォーマンスに達することが示された。 さらに、MATATAモデルはTabMWP上のGPT-4ベースのフレームワークと競合し、SLMである。

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