TAP4LLM: Table Provider on Sampling, Augmenting, and Packing Semi-structured Data for Large Language Model Reasoning

📄 arXiv: 2312.09039v3 📥 PDF

作者: Yuan Sui, Jiaru Zou, Mengyu Zhou, Xinyi He, Lun Du, Shi Han, Dongmei Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-14 (更新: 2024-10-10)

备注: This paper has been accepted by EMNLP 2024

💡 一句话要点

TAP4LLM：通过采样、增强和打包半结构化数据，提升大语言模型在表格推理任务中的性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 表格推理 大语言模型 预处理 表格采样 表格增强 数据增强 半结构化数据

📋 核心要点

  1. 现有表格推理方法在处理大型表格和复杂查询时面临可扩展性和数据分散的挑战。
  2. TAP4LLM通过表格采样、增强和打包等预处理步骤，优化LLMs在表格推理任务中的性能。
  3. 实验结果表明，TAP4LLM能够有效提升LLMs在各种表格任务中的推理能力。

📝 摘要（中文）

本文提出TAP4LLM，一个用于表格推理任务的预处理套件，旨在有效利用大语言模型（LLMs）。现有方法在处理大型表格时面临可扩展性问题，并且由于数据分散在不同的表格部分，难以处理复杂查询。TAP4LLM包含以下组件：（1）表格采样，基于查询语义将大型表格分解为可管理的子表格；（2）表格增强，利用外部来源或模型中的知识来增强表格；（3）表格打包与序列化，将表格转换为适合LLMs理解的各种格式。在每个模块中，我们设计并比较了多种常用方法，旨在阐明利用LLMs进行表格推理任务的最佳实践。实验表明，我们的方法通过有效的预处理，提高了LLMs在各种表格任务中的推理能力，并增强了LLMs与表格数据之间的交互。

🔬 方法详解

问题定义：现有表格推理方法在处理大型表格时，由于表格过大，LLM无法一次性处理，导致推理效果下降。此外，复杂查询可能需要跨多个表格部分的信息，而现有方法难以有效地整合这些信息。因此，需要一种方法能够将大型表格分解为LLM可以处理的子表格，并能够增强表格信息，以便更好地支持复杂查询。

核心思路：TAP4LLM的核心思路是通过预处理来优化LLM的输入，使其更适合表格推理任务。具体来说，它通过表格采样来减少输入规模，通过表格增强来补充缺失信息，并通过表格打包与序列化来优化输入格式。这样可以有效地提高LLM的推理效率和准确性。

技术框架：TAP4LLM包含三个主要模块：表格采样、表格增强和表格打包与序列化。表格采样模块根据查询语义将大型表格分解为更小的子表格。表格增强模块利用外部知识或模型来丰富表格信息。表格打包与序列化模块将表格转换为LLM可以理解的格式，例如文本或JSON。

关键创新：TAP4LLM的关键创新在于它提供了一个完整的预处理套件，涵盖了表格推理任务中常见的挑战。它不仅考虑了表格的大小，还考虑了表格信息的完整性和格式。此外，TAP4LLM还比较了各种预处理方法，为用户提供了最佳实践。

关键设计：在表格采样模块中，可以使用不同的采样策略，例如基于查询语义的采样或随机采样。在表格增强模块中，可以使用不同的外部知识来源，例如知识图谱或预训练模型。在表格打包与序列化模块中，可以使用不同的格式，例如文本、JSON或CSV。具体的选择取决于具体的任务和LLM。

📊 实验亮点

实验结果表明，TAP4LLM能够显著提高LLMs在各种表格任务中的推理能力。通过有效的预处理，LLMs能够更好地理解表格数据，并生成更准确的答案。具体的性能提升取决于具体的任务和LLM，但总体而言，TAP4LLM能够带来显著的改进。

🎯 应用场景

TAP4LLM可应用于各种需要表格推理的场景，例如金融分析、医疗诊断、客户服务等。它可以帮助用户从表格数据中提取有价值的信息，并做出更明智的决策。未来，TAP4LLM可以进一步扩展到处理更复杂的表格结构和查询，并与其他AI技术相结合，例如知识图谱和自然语言生成。

📄 摘要（原文）

Table reasoning tasks have shown remarkable progress with the development of large language models (LLMs), which involve interpreting and drawing conclusions from tabular data based on natural language (NL) questions. Existing solutions mainly tested on smaller tables face scalability issues and struggle with complex queries due to incomplete or dispersed data across different table sections. To alleviate these challenges, we propose TAP4LLM as a versatile pre-processor suite for leveraging LLMs in table-based tasks effectively. It covers several distinct components: (1) table sampling to decompose large tables into manageable sub-tables based on query semantics, (2) table augmentation to enhance tables with additional knowledge from external sources or models, and (3) table packing & serialization to convert tables into various formats suitable for LLMs' understanding. In each module, we design and compare several common methods under various usage scenarios, aiming to shed light on the best practices for leveraging LLMs for table-reasoning tasks. Our experiments show that our method improves LLMs' reasoning capabilities in various tabular tasks and enhances the interaction between LLMs and tabular data by employing effective pre-processing.