論文の概要: When LLMs Read Tables Carelessly: Measuring and Reducing Data Referencing Errors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.32029v1
• Date: Tue, 30 Jun 2026 17:54:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-01 18:27:19.347308
• Title: When LLMs Read Tables Carelessly: Measuring and Reducing Data Referencing Errors
• Title（参考訳）: LLMがテーブルを不注意に読むとき - データ参照エラーの測定と削減
• Abstract要約: 本稿では,データ参照エラー(DRE)を,異なるモデルやタスク間で初めて体系的に評価する。 以上の結果から,DREは全試験モデル (1.7Bから20Bパラメータ) にまたがって発生することが明らかとなった。 我々は,データ参照を批評家として取り入れることで,解答精度が最大12.0%向上することが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.695407633693286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) perform well on table tasks, they still make data referencing errors (DREs), i.e., incorrectly citing or omitting table values, despite understanding the table structure. Beyond final-answer accuracy, DREs directly compromise the correctness and reliability of intermediate reasoning steps. Yet prior studies have only offered limited, small-scale analyses. In this work, we present the first systematic evaluation of tabular data referencing errors across different models and tasks. Our results show that DREs occur across all tested models (1.7B to 20B parameters). Furthermore, we demonstrate that incorporating data referencing as a critic significantly improves answer accuracy up to 12.0%, through critic-based filtering and rejection sampling. Finally, we trained a lightweight 4B-parameter critic model that achieves an average F1 score of 78.2% in detecting both in-distribution and out-of-distribution DREs, and effectively assists inference for larger models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はテーブルタスクでよく機能するが、テーブル構造を理解するにもかかわらず、データ参照エラー(DRE)、すなわちテーブル値の誤った引用や省略を行う。 最終回答の精度以外に、DREは中間推論ステップの正確性と信頼性を直接侵害する。 しかし、以前の研究では限定された小規模な分析しか提供されていなかった。 そこで本研究では,異なるモデルやタスク間での表型データ参照エラーについて,初めて体系的に評価する。 その結果,DREは全試験モデル (1.7Bから20Bパラメータ) で発生することがわかった。 さらに,データ参照を批判として取り入れることで,批判に基づくフィルタリングと拒否サンプリングによって解答精度が最大12.0%向上することが実証された。 最後に、分布内DREと分布外DREの両方を検出することで平均F1スコア78.2%を達成する軽量な4Bパラメータ批判モデルを訓練し、より大きなモデルに対する推論を効果的に支援した。

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