Uncovering Limitations of Large Language Models in Information Seeking from Tables

📄 arXiv: 2406.04113v1 📥 PDF

作者: Chaoxu Pang, Yixuan Cao, Chunhao Yang, Ping Luo

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-06

备注: Findings of ACL 2024

💡 一句话要点

提出TabIS基准，揭示大语言模型在表格信息检索中的局限性

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

关键词: 表格信息检索 大语言模型 评估基准 单选题 知识型问答

📋 核心要点

  1. 现有表格信息检索（TIS）评估方法依赖文本相似度，导致评估结果不可靠，难以准确反映模型能力。
  2. 论文提出TabIS基准，采用单选题形式，并设计高质量的选项生成流程，以更可靠地评估LLM的TIS能力。
  3. 实验表明，现有LLM在表格结构理解和抗伪相关表格干扰方面存在不足，揭示了LLM在TIS任务中的局限性。

📝 摘要（中文）

表格因其高信息密度和广泛应用而成为重要的信息来源。从表格中检索信息（TIS）是大语言模型（LLM）的关键能力，是知识型问答系统的基础。然而，目前该领域缺乏全面可靠的评估。本文提出了一个更可靠的表格信息检索基准（TabIS）。为了避免基于文本相似性的指标导致不可靠的评估，TabIS采用单选题形式（每个问题两个选项）而不是文本生成形式。我们建立了一个有效的选项生成流程，确保其难度和质量。在12个LLM上进行的实验表明，虽然GPT-4-turbo的性能勉强令人满意，但其他专有和开源模型的性能都不足。进一步的分析表明，LLM对表格结构的理解较差，并且难以在TIS性能和针对伪相关表格的鲁棒性之间取得平衡（这在检索增强系统中很常见）。这些发现揭示了LLM在表格信息检索中的局限性和潜在挑战。我们发布了我们的数据和代码，以促进该领域的进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在表格信息检索任务中表现不佳，并且缺乏可靠的评估基准。以往的评估方法通常依赖于文本相似度指标，这使得评估结果容易受到文本生成方式的影响，无法准确反映模型对表格信息的理解能力。此外，现有的检索增强系统中，模型容易受到伪相关表格的干扰，降低检索准确率。

核心思路：为了解决现有评估方法的不足，论文提出了TabIS基准，采用单选题形式进行评估，避免了文本生成带来的偏差。同时，设计了一个有效的选项生成流程，确保选项的难度和质量，从而更准确地评估LLM的表格信息检索能力。通过分析模型在TabIS上的表现，可以揭示LLM在表格结构理解和抗伪相关表格干扰方面的局限性。

技术框架：TabIS基准主要包含以下几个部分：1) 表格数据集：选择包含丰富信息的表格数据。2) 问题生成：针对表格内容生成单选题，每个问题包含两个选项。3) 选项生成流程：设计一个高质量的选项生成流程，确保选项的难度和迷惑性。4) 模型评估：使用TabIS基准评估各种LLM的表格信息检索能力。5) 性能分析：分析模型在不同类型问题上的表现，揭示模型的局限性。

关键创新：TabIS基准的关键创新在于：1) 采用单选题形式进行评估，避免了文本生成带来的偏差。2) 设计了一个高质量的选项生成流程，确保选项的难度和迷惑性。3) 关注模型在抗伪相关表格干扰方面的能力，更贴近实际应用场景。

关键设计：选项生成流程是TabIS基准的关键组成部分。具体设计包括：1) 从表格中提取相关信息，作为正确选项的依据。2) 基于表格中其他信息，生成具有迷惑性的错误选项。3) 控制选项的难度，避免过于简单或过于复杂。4) 采用人工评估的方式，筛选高质量的选项。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在12个LLM上进行的实验表明，GPT-4-turbo的性能勉强令人满意，而其他专有和开源模型的性能都不足。进一步的分析表明，LLM对表格结构的理解较差，并且难以在TIS性能和针对伪相关表格的鲁棒性之间取得平衡。这些结果揭示了现有LLM在表格信息检索方面的局限性，为未来的研究方向提供了指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于知识型问答系统、智能文档处理、数据分析等领域。通过更准确地评估和提升LLM在表格信息检索方面的能力，可以提高问答系统的准确性和可靠性，并为用户提供更高效的信息服务。此外，该研究还可以促进LLM在处理结构化数据方面的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Tables are recognized for their high information density and widespread usage, serving as essential sources of information. Seeking information from tables (TIS) is a crucial capability for Large Language Models (LLMs), serving as the foundation of knowledge-based Q&A systems. However, this field presently suffers from an absence of thorough and reliable evaluation. This paper introduces a more reliable benchmark for Table Information Seeking (TabIS). To avoid the unreliable evaluation caused by text similarity-based metrics, TabIS adopts a single-choice question format (with two options per question) instead of a text generation format. We establish an effective pipeline for generating options, ensuring their difficulty and quality. Experiments conducted on 12 LLMs reveal that while the performance of GPT-4-turbo is marginally satisfactory, both other proprietary and open-source models perform inadequately. Further analysis shows that LLMs exhibit a poor understanding of table structures, and struggle to balance between TIS performance and robustness against pseudo-relevant tables (common in retrieval-augmented systems). These findings uncover the limitations and potential challenges of LLMs in seeking information from tables. We release our data and code to facilitate further research in this field.