論文の概要: DataPuzzle: Breaking Free from the Hallucinated Promise of LLMs in Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10036v2
• Date: Sun, 28 Sep 2025 05:12:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 17:47:08.895724
• Title: DataPuzzle: Breaking Free from the Hallucinated Promise of LLMs in Data Analysis
• Title（参考訳）: DataPuzzle:データ分析におけるLLMの約束から解放される
• Authors: Zhengxuan Zhang, Zhuowen Liang, Yin Wu, Teng Lin, Yuyu Luo, Nan Tang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、マルチモーダルデータ分析にますます応用されている。 一般的なPrompt-to-Answer'パラダイムは、LSMをブラックボックスアナリストとして扱う。 複雑な質問を分解する概念的マルチエージェントフレームワークであるDataPuzzleを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.98270220152657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly applied to multi-modal data analysis -- not necessarily because they offer the most precise answers, but because they provide fluent, flexible interfaces for interpreting complex inputs. Yet this fluency often conceals a deeper structural failure: the prevailing ``Prompt-to-Answer'' paradigm treats LLMs as black-box analysts, collapsing evidence, reasoning, and conclusions into a single, opaque response. The result is brittle, unverifiable, and frequently misleading. We argue for a fundamental shift: from generation to structured extraction, from monolithic prompts to modular, agent-based workflows. LLMs should not serve as oracles, but as collaborators -- specialized in tasks like extraction, translation, and linkage -- embedded within transparent workflows that enable step-by-step reasoning and verification. We propose DataPuzzle, a conceptual multi-agent framework that decomposes complex questions, structures information into interpretable forms (e.g. tables, graphs), and coordinates agent roles to support transparent and verifiable analysis. This framework serves as an aspirational blueprint for restoring visibility and control in LLM-driven analytics -- transforming opaque answers into traceable processes, and brittle fluency into accountable insight. This is not a marginal refinement; it is a call to reimagine how we build trustworthy, auditable analytic systems in the era of large language models. Structure is not a constraint -- it is the path to clarity.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル(LLM)は、マルチモーダルなデータ分析にますます適用されています -- 最も正確な答えを提供するだけでなく、複雑な入力を解釈するための流動的で柔軟なインターフェースを提供するからです。 のパラダイムは、LSMをブラックボックスアナリストとして扱い、証拠の崩壊、推論、結論を単一の不透明な応答へと扱います。 その結果は脆く、検証不能で、しばしば誤解を招く。 我々は、モノリシックなプロンプトからモジュール型のエージェントベースのワークフローへ、生成から構造化された抽出へと、根本的なシフトを主張する。 LLMはオラクルとして機能するべきではないが、抽出、翻訳、リンクといったタスクに特化した共同作業者として、ステップバイステップの推論と検証を可能にする透過的なワークフローに埋め込まれている。 複雑な質問を分解し、情報を解釈可能な形式(例えばテーブルやグラフ)に構造化する概念的マルチエージェントフレームワークであるDataPuzzleを提案し、透過的で検証可能な分析を支援するためにエージェントロールをコーディネートする。 このフレームワークは、LLM駆動分析における可視性と制御を回復するための願望の青写真として機能する -- 不透明な回答をトレース可能なプロセスに変換し、フラレンシを説明可能な洞察に分解する。これは限界的な洗練ではなく、大規模言語モデルの時代において、信頼に値する監査可能な分析システムを構築する方法を再定義するためのものである。構造は制約ではなく、明確性への道である。

関連論文リスト

• IDA-Bench: Evaluating LLMs on Interactive Guided Data Analysis [60.32962597618861]
  IDA-Benchは、多ラウンドの対話シナリオで大規模言語モデルを評価する新しいベンチマークである。 エージェント性能は、最終的な数値出力と人間由来のベースラインを比較して判断する。 最先端のコーディングエージェント(Claude-3.7-thinkingなど)でさえ50%のタスクを成功させ、シングルターンテストでは明らかでない制限を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T09:37:52Z)
• TAIJI: MCP-based Multi-Modal Data Analytics on Data Lakes [25.05627023905607]
  モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づく新しいマルチモーダルデータ分析システムを提案する。 まず,データレイクにおけるマルチモーダルデータのクエリに適したセマンティック演算子階層を定義する。 次に、MPPベースの実行フレームワークを紹介し、各MPPサーバは、特定のデータモダリティに最適化された特別な基礎モデルをホストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-16T14:03:30Z)
• Flowco: Rethinking Data Analysis in the Age of LLMs [2.1874189959020427]
  大規模言語モデル(LLM)は、単純なルーチン解析のためにそのようなコードを生成することができるようになった。 LLMは、限られたプログラミングの専門知識を持つ者がデータ分析を行うことで、データサイエンスの民主化を約束する。 多くの実世界のアナリストは、特定の分析手順をきめ細かな制御をしなければならない。 本稿では,これらの課題に対処する新たな混合開始システムであるFlowcoを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-18T19:01:27Z)
• Beyond Quacking: Deep Integration of Language Models and RAG into DuckDB [44.057784044659726]
  大規模言語モデル(LLM)により、このような検索と推論データパイプラインのプロトタイプがより簡単になった。 これはしばしば、データシステムのオーケストレーション、データムーブメントの管理、低レベルの詳細処理を含む。 我々はFlockMTLを紹介した。FlockMTLはLLM機能と検索拡張生成を深く統合した抽象化用拡張である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-01T19:48:17Z)
• DatawiseAgent: A Notebook-Centric LLM Agent Framework for Automated Data Science [4.1431677219677185]
  DatawiseAgentはノートブック中心のエージェントフレームワークで、ユーザ、エージェント、計算環境間のインタラクションを統合する。 DSFライクな計画、インクリメンタルな実行、自己老化、ポストフィルタの4つのステージを編成する。 一貫して、複数のモデル設定で最先端のメソッドを上回るか、マッチする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-10T08:32:33Z)
• Are Large Language Models Good Data Preprocessors? [5.954202581988127]
  高品質なテキストトレーニングデータは、マルチモーダルデータ処理タスクの成功に不可欠である。 BLIPやGITのような画像キャプションモデルからの出力は、しばしばルールベースの手法で修正が難しいエラーや異常を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-24T02:57:21Z)
• Mitigating Forgetting in LLM Fine-Tuning via Low-Perplexity Token Learning [61.99353167168545]
  LLM生成データによる微調整により,目標タスクの性能が向上し,非目標タスクの劣化が低減されることを示す。 微調整後のLSMにおける破滅的忘れを緩和するために、トークンの難易度低減に基づく経験的説明を提供する最初の研究である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T08:18:56Z)
• Empowering Large Language Models in Wireless Communication: A Novel Dataset and Fine-Tuning Framework [81.29965270493238]
  我々は,無線通信アプリケーションのための大規模言語モデル(LLM)の評価と微調整を目的とした,特殊なデータセットを開発した。 データセットには、真/偽と複数選択型を含む、さまざまなマルチホップ質問が含まれている。 本稿では,PVI(Pointwise V-Information)に基づく微調整手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-16T16:19:53Z)
• Multi-Task Learning with LLMs for Implicit Sentiment Analysis: Data-level and Task-level Automatic Weight Learning [18.836998294161834]
  暗黙の感情分析は、有能なキュー語が欠如していることによる重大な課題を呈する。 MT-ISAは,大規模言語モデルの生成と推論機能を活用することでISAを強化する新しいMTLフレームワークである。 データレベルとタスクレベルの自動重み付け学習(AWL)を導入し、関係を動的に識別し、信頼性の高いデータや重要なタスクを優先する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T08:15:16Z)
• MAmmoTH-VL: Eliciting Multimodal Reasoning with Instruction Tuning at Scale [66.73529246309033]
  MLLM(Multimodal large language model)は、多モーダルタスクにおいて大きな可能性を秘めている。 既存の命令チューニングデータセットは、中間的合理性のないフレーズレベルの答えのみを提供する。 そこで本研究では,大規模マルチモーダル・インストラクション・チューニング・データセットを構築するためのスケーラブルで費用対効果の高い手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-06T18:14:24Z)
• Web-Scale Visual Entity Recognition: An LLM-Driven Data Approach [56.55633052479446]
  Webスケールのビジュアルエンティティ認識は、クリーンで大規模なトレーニングデータがないため、重大な課題を呈している。 本稿では,ラベル検証,メタデータ生成,合理性説明に多モーダル大言語モデル(LLM)を活用することによって,そのようなデータセットをキュレートする新しい手法を提案する。 実験により、この自動キュレートされたデータに基づいてトレーニングされたモデルは、Webスケールの視覚的エンティティ認識タスクで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T06:55:24Z)
• Beyond Fine-Tuning: Effective Strategies for Mitigating Hallucinations in Large Language Models for Data Analytics [0.0]
  大きな言語モデル(LLM)は自然言語処理においてますます重要になってきており、自然言語クエリによる高度なデータ分析を可能にしている。 これらのモデルはしばしば、重要なデータ駆動意思決定において信頼性を損なう「幻覚」や「偽情報」を生成する。 本研究は,LLMにおける幻覚の緩和,特にデータ分析の文脈において焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-26T00:45:42Z)
• SELF-GUIDE: Better Task-Specific Instruction Following via Self-Synthetic Finetuning [70.21358720599821]
  大規模言語モデル(LLM)は、適切な自然言語プロンプトを提供する際に、多様なタスクを解決するという約束を持っている。 学生LLMからタスク固有の入出力ペアを合成する多段階メカニズムであるSELF-GUIDEを提案する。 ベンチマークの指標から,分類タスクに約15%,生成タスクに18%の絶対的な改善を報告した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T04:41:58Z)
• DARG: Dynamic Evaluation of Large Language Models via Adaptive Reasoning Graph [70.79413606968814]
  本稿では,適応推論グラフ展開(DARG)によるLCMの動的評価を導入し,複雑性と多様性を制御した現在のベンチマークを動的に拡張する。 具体的には、まず現在のベンチマークでデータポイントの推論グラフを抽出し、それから推論グラフを摂動させて新しいテストデータを生成する。 このような新しく生成されたテストサンプルは、元のベンチマークと同様の言語的多様性を維持しながら、複雑さのレベルが異なる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T04:27:53Z)
• Advancing Anomaly Detection: Non-Semantic Financial Data Encoding with LLMs [49.57641083688934]
  本稿では,Large Language Models (LLM) 埋め込みを用いた財務データにおける異常検出の新しい手法を提案する。 実験により,LLMが異常検出に有用な情報をもたらし,モデルがベースラインを上回っていることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T20:19:09Z)
• ReEval: Automatic Hallucination Evaluation for Retrieval-Augmented Large Language Models via Transferable Adversarial Attacks [91.55895047448249]
  本稿では,LLMベースのフレームワークであるReEvalについて述べる。 本稿では、ChatGPTを用いてReEvalを実装し、2つの人気のあるオープンドメインQAデータセットのバリエーションを評価する。 我々の生成したデータは人間可読であり、大きな言語モデルで幻覚を引き起こすのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T06:37:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。