Bewertung grosser Sprachmodelle für die Umwandlung von Tabellen in Text

Daten werden in vielen Bereichen in Tabellen präsentiert, was es den Leuten schwer macht, die Infos zu finden und zu nutzen, die sie brauchen. Grosse Sprachmodelle (LLMs) haben grosse Fortschritte gemacht, um den Leuten zu helfen, mit diesen Daten zu arbeiten. Allerdings ist die Nutzung von LLMs, um Tabellendaten in lesbaren Text umzuwandeln, noch nicht weit verbreitet erforscht. Dieser Artikel schaut sich an, wie gut verschiedene LLMs bei dieser Aufgabe abschneiden.

#Was Wir Gemacht Haben

Wir haben getestet, wie LLMs Tabellendaten in Text umwandeln können, und zwar mit vier Datensätzen. Diese Datensätze waren für zwei Situationen gedacht: Einblicke aus den Daten gewinnen und spezifische Fragen basierend auf den Daten beantworten. Wir haben uns auf drei Hauptbereiche konzentriert: wie gut LLMs Text aus Tabellen erzeugen, wie sie ihre eigenen Ergebnisse bewerten und wie sie hilfreiches Feedback geben.

#Wichtige Erkenntnisse

1. Generierte Aussagen: Das beste LLM, GPT-4, kann guten Text erstellen, der die Infos in den Tabellen widerspiegelt. Es hat bessere Ergebnisse geliefert als andere Modelle, besonders bei der Genauigkeit der Antworten basierend auf den Daten. Andere Modelle wie Vicuna und LLaMA-2 schnitten nicht so gut ab.

2. Bewertungsmethoden: LLMs, die eine spezielle Methode namens „Chain-of-Thought-Prompting“ verwendet haben, gaben bessere Bewertungen ab, wie gut sie Text aus Tabellen erzeugt haben. Das bedeutet, dass die Art und Weise, wie sie den Prozess durchdachten, ihre Einschätzung der Qualität ihrer Ergebnisse verbesserte.

3. Feedback-Generierung: LLMs können hilfreiches Feedback geben, wenn sie ihre früheren Ergebnisse überprüfen. Sie können prüfen, ob die generierten Aussagen korrekt sind, Verbesserungsvorschläge machen und ihre Antworten korrigieren, um genauer zu sein.

#Szenarien zur Informationssuche in Tabellen

Wir haben uns auf zwei Hauptsituationen aus der realen Welt konzentriert, in denen Nutzer Infos aus Tabellen extrahieren müssen.

#Generierung von Daten-Einblicken

Diese Aufgabe besteht darin, eine Tabelle zu nehmen und sinnvolle Sätze zu generieren, die wichtige Fakten zusammenfassen. Wenn zum Beispiel eine Tabelle Infos über Verkaufszahlen hat, wollen wir, dass das Modell wesentliche Einblicke herauszieht, wie die höchsten Verkaufszahlen oder Trends über die Zeit.

Wir haben einen neuen Datensatz erstellt, um das effektiver zu testen, und die LLMs gebeten, mehrere Aussagen mithilfe verschiedener logischer Denkmethoden zu produzieren. Wir haben festgestellt, dass viele Modelle oft die gleichen Arten von Einblicken wiederholten, anstatt eine vielfältige Auswahl zu bieten. Das schränkte ihren Nutzen ein, da die Nutzer möglicherweise andere Perspektiven zur gleichen Tabelle möchten.

#Abfragebasierte Generierung

Dabei geht es darum, spezifische Fragen basierend auf den Daten in der Tabelle zu beantworten. Wenn ein Nutzer zum Beispiel wissen will, welches Produkt sich am besten verkauft hat, sollte das Modell in der Lage sein, eine klare und direkte Antwort zu geben.

Wir haben bestehende Datensätze untersucht, um zu bewerten, wie gut LLMs solche Fragen beantworten konnten. Ausserdem haben wir einen neuen Datensatz erstellt, um komplexere Fragen einzubeziehen, die ein tieferes Nachdenken erfordern, nicht nur oberflächliche Fakten.

#Bewertungsmethoden

Wir haben sowohl automatisierte als auch menschliche Bewertungsmethoden verwendet, um herauszufinden, wie gut die LLMs beim Erzeugen von Text aus Tabellen abgeschnitten haben.

#Automatisierte Bewertung

Wir haben mehrere gängige Metriken zur Bewertung verwendet:

• BLEU: Misst, wie viele Wörter im generierten Text mit dem Referenztext übereinstimmen.
• ROUGE: Überprüft die Überlappung von Wörtern und Phrasen zwischen den generierten und den Referenzausgaben.
• SP-Acc (Semantische Parsing-Genauigkeit): Bewertet die Bedeutung des generierten Texts im Vergleich zur Tabelle.
• NLI-Acc (Genauigkeit der natürlichen Sprachinferenz): Verwendet ein spezifisches Modell, das darauf trainiert ist zu überprüfen, ob die generierten Aussagen die Tabelleninformationen genau widerspiegeln.

#Menschliche Bewertung

Zusätzlich zu den automatisierten Methoden haben wir auch menschliche Bewerter gebeten, den generierten Text zu betrachten. Sie haben die Ausgaben auf der Grundlage von zwei Kriterien bewertet: Treue (wie genau die Aussagen waren) und Flüssigkeit (wie gut die Sätze flossen und Sinn machten).

#Einblicke aus den Forschungsfragen

Wir haben mehrere zentrale Fragen formuliert, um unsere Analyse zu leiten.

1. Können LLMs genaue Aussagen generieren?: Ja, wir haben festgestellt, dass LLMs, insbesondere GPT-4, Texte erstellen, die oft genauer sind als traditionelle feinabgestimmte Modelle.

2. Können LLMs ihre Ausgaben bewerten?: LLMs können ihre Ergebnisse auf Genauigkeit überprüfen und zeigen eine gute Korrelation mit menschlichen Urteilen bezüglich ihrer Treue.

3. Können kleinere Modelle von LLMs profitieren?: Wir haben untersucht, wie kleinere Modelle die Ausgaben von LLMs nutzen können, um ihre eigene Leistung zu verbessern. Das könnte helfen, kleinere Modelle effizienter für praktische Anwendungen zu machen.

#Feedback für bessere Ergebnisse generieren

Die Verbesserung der Konsistenz faktischer Informationen ist für alle Modelle wichtig. Wir haben untersucht, ob LLMs Feedback zu ihren Ausgaben geben können, ähnlich wie ein Lehrer, der die Arbeit eines Schülers korrigiert.

Das Feedback bestand aus drei Teilen:

1. Erklärung: Überprüfen, ob die Aussage basierend auf der Tabelle korrekt ist.
2. Korrekturhinweise: Anleitungen geben, wie man Fehler behebt.
3. Bearbeitete Aussage: Eine überarbeitete Version der Aussage erstellen, die Fehler korrigiert.

Durch diese Methode haben wir festgestellt, dass Feedback half, die Genauigkeit der Aussagen zu verbessern, insbesondere von Modellen, die zuerst schlecht abgeschnitten hatten.

#Verwandte Arbeiten im Bereich

Die Aufgabe, Tabellen in Text umzuwandeln, wird schon seit Jahren erforscht, mit dem Ziel, lesbare Erzählungen zu erstellen, die die Infos in den Tabellen treu zusammenfassen. Die gängige Methode, dies zu erreichen, ist das Feinabstimmen von Modellen auf spezifische Aufgaben mit geeigneten Datensätzen.

Dieser Artikel zielt jedoch darauf ab, das Verständnis darüber zu erweitern, wie LLMs in der Lage sind, Tabellen in Text in realen Umgebungen umzuwandeln. Wir zeigen ihre Stärken bei der Generierung von Text, der die Daten genau widerspiegelt, und wie sie auch als Bewertungswerkzeuge fungieren können.

#Fazit

Diese Studie hebt hervor, wie LLMs die Art und Weise, wie Nutzer mit Tabellendaten interagieren, erheblich verbessern können, indem sie lesbaren Text liefern, der Fragen beantwortet und Einblicke zieht. Es gibt einen klaren Vorteil bei der Nutzung fortschrittlicher Modelle wie GPT-4, aber es besteht auch Raum für Verbesserungen bei anderen Modellen in der Art und Weise, wie sie Einblicke generieren und ihre Ausgaben bewerten.

Da Organisationen weiterhin mit grossen Mengen strukturierter Daten umgehen, wird der Bedarf an effektiven Werkzeugen, die diese Daten zugänglich machen, nur wachsen. Durch die Nutzung von LLMs für die Umwandlung von Tabellen in Text können Nutzer Zeit sparen und bessere Entscheidungen auf Grundlage der verfügbaren Informationen treffen.

#Zukünftige Arbeiten

In Zukunft könnte sich die Forschung darauf konzentrieren, die Fähigkeiten kleinerer Modelle zu verbessern, damit sie die Leistung grösserer LLMs erreichen. Eine weitere Untersuchung der Nutzerbedürfnisse kann helfen, Modell-Ausgaben anzupassen, um sicherzustellen, dass sie den realen Anforderungen an Klarheit und Genauigkeit bei der Interpretation von Daten gerecht werden.