論文の概要: NeedleInATable: Exploring Long-Context Capability of Large Language Models towards Long-Structured Tables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06560v3
• Date: Mon, 16 Jun 2025 04:19:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 15:15:30.695362
• Title: NeedleInATable: Exploring Long-Context Capability of Large Language Models towards Long-Structured Tables
• Title（参考訳）: NeedleInATable: 長期構造テーブルに向けた大規模言語モデルの長期能力を探る
• Authors: Lanrui Wang, Mingyu Zheng, Hongyin Tang, Zheng Lin, Yanan Cao, Jingang Wang, Xunliang Cai, Weiping Wang,
• Abstract要約: textscNeedleInATable (NIAT)は、各テーブルセルを針として扱い、セルの位置やルックアップ質問に基づいてターゲットセルを抽出するモデルを必要とする。 私たちのデータ、コード、モデルは、将来の研究を促進するためにリリースされます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.9031799179503
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Processing structured tabular data, particularly large and lengthy tables, constitutes a fundamental yet challenging task for large language models (LLMs). However, existing long-context benchmarks like Needle-in-a-Haystack primarily focus on unstructured text, neglecting the challenge of diverse structured tables. Meanwhile, previous tabular benchmarks mainly consider downstream tasks that require high-level reasoning abilities, and overlook models' underlying fine-grained perception of individual table cells, which is crucial for practical and robust LLM-based table applications. To address this gap, we introduce \textsc{NeedleInATable} (NIAT), a new long-context tabular benchmark that treats each table cell as a ``needle'' and requires models to extract the target cell based on cell locations or lookup questions. Our comprehensive evaluation of various LLMs and multimodal LLMs reveals a substantial performance gap between popular downstream tabular tasks and the simpler NIAT task, suggesting that they may rely on dataset-specific correlations or shortcuts to obtain better benchmark results but lack truly robust long-context understanding towards structured tables. Furthermore, we demonstrate that using synthesized NIAT training data can effectively improve performance on both NIAT task and downstream tabular tasks, which validates the importance of NIAT capability for LLMs' genuine table understanding ability. Our data, code and models will be released to facilitate future research.
• Abstract（参考訳）: 構造化表データ、特に大きくて長いテーブルを処理することは、大規模言語モデル(LLM)の基本的な課題である。 しかし、Needle-in-a-Haystackのような既存の長期コンテキストベンチマークは主に構造化されていないテキストに焦点を当てており、多様な構造化テーブルの課題を無視している。 一方、従来の表型ベンチマークでは、高レベルな推論能力を必要とする下流タスクや、実用的で堅牢なLCMベースのテーブルアプリケーションに欠かせない個々のテーブルセルの微粒化認識を概観していた。 このギャップに対処するために,我々は,各テーブルセルを 'needle'' として扱い,セルの位置やルックアップ質問に基づいてターゲットセルを抽出するモデルを必要とする,新しい長いコンテキストの表型ベンチマークである \textsc{NeedleInATable} (NIAT) を導入する。 各種LCMとマルチモーダルLCMの総合的な評価は、一般的なダウンストリーム表タスクと単純なNIATタスクの間に大きな性能差があることを示し、より優れたベンチマーク結果を得るためにデータセット固有の相関やショートカットに依存するが、構造化テーブルに対する真に堅牢なロングコンテキスト理解が欠如していることを示唆している。 さらに、合成されたNIATトレーニングデータを使用することで、NIATタスクと下流表表タスクの両方のパフォーマンスを効果的に向上できることを示し、LLMの真のテーブル理解能力に対するNIAT能力の重要性を検証した。 私たちのデータ、コード、モデルは、将来の研究を促進するためにリリースされます。

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