Bewertung der Fähigkeiten von LLMs mit strukturierten Daten

Grosse Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3.5 und GPT-4 werden immer beliebter, wenn es darum geht, Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung zu erledigen. Diese Modelle können eine Vielzahl von Funktionen ausführen, was sie in vielen Bereichen nützlich macht. Es gibt jedoch weiterhin Unklarheiten darüber, wie gut diese Modelle strukturierte Daten, wie Tabellen, verstehen. Strukturierte Daten sind organisierte Informationen, die es Computern erleichtern, sie zu verarbeiten. In diesem Artikel beleuchten wir, wie LLMs mit Tabellen umgehen, was ihre Stärken sind und wo sie Schwierigkeiten haben könnten.

#Was sind strukturierte Tabellen?

Strukturierte Tabellen sind eine Möglichkeit, Informationen zu organisieren, die oft in Datenbanken oder Tabellenkalkulationen zu finden sind. Jede Tabelle besteht aus Zeilen und Spalten. Zeilen stellen spezifische Einträge dar, während Spalten verschiedene Kategorien von Informationen enthalten, wie Namen, Daten oder Zahlen. Dieses Format hilft, Daten effizient zu organisieren, damit sie leicht zugänglich und analysierbar sind.

Tabellen können verschiedene Formen annehmen, darunter einfache Listen oder komplexere Anordnungen mit zusammengeführten Zellen, bei denen zwei oder mehr benachbarte Zellen kombiniert werden. Diese Flexibilität kann einzigartige Herausforderungen mit sich bringen. Manchmal enthalten Tabellen eng gepackte Daten, die LLMs verwirren können, wenn sie versuchen, sie zu interpretieren.

#Bewertung von LLMs anhand von Tabellendaten

Um zu bestimmen, wie gut LLMs Tabellen verstehen können, erstellen Forscher Benchmarks. Diese Benchmarks helfen, die Fähigkeit des Modells zu messen, verschiedene Aufgaben, die strukturierte Daten betreffen, zu bewältigen. Ein Benchmark könnte Aufgaben wie das Überprüfen der Anzahl von Zeilen und Spalten, das Abrufen spezifischer Zellwerte oder das Identifizieren zusammengeführter Zellen umfassen.

In unserer Studie haben wir einen Benchmark entwickelt, um die strukturellen Verständnisfähigkeiten (SUC) von LLMs zu bewerten. Unser Benchmark umfasste mehrere spezifische Aufgaben, um zu sehen, wie gut diese Modelle die Tabellenstrukturen verstehen können. Wir haben diese Aufgaben dann an beliebten LLMs wie GPT-3.5 und GPT-4 getestet und festgestellt, dass ihre Leistung je nach verschiedenen Eingabewahl variierte.

#Verschiedene Aufgaben zur Bewertung

#1. Tabellenpartitionierung

Diese Aufgabe hilft zu beurteilen, ob ein LLM bestimmen kann, wo eine Tabelle beginnt und endet, wenn sie mit anderem Text erscheint. Zum Beispiel muss das LLM in einem Absatz, der sowohl eine Beschreibung als auch eine Tabelle enthält, die Grenzen der Tabelle korrekt identifizieren.

#2. Tabellengrössenerkennung

Hier wird das LLM beauftragt, die Anzahl der Zeilen und Spalten in einer Tabelle zu zählen. Diese scheinbar einfache Aufgabe zeigt viel darüber, wie gut das Modell strukturelle Informationen verarbeitet.

#3. Identifikation zusammengeführter Zellen

Diese Aufgabe überprüft, ob das LLM Zellen in einer Tabelle identifizieren kann, die zusammengeführt wurden. Zusammengeführte Zellen können es Modellen erschweren, die gesamte Struktur der Tabelle zu verstehen, daher ist diese Aufgabe wichtig.

#4. Zellensuche

Für diese Aufgabe muss das LLM den Wert einer bestimmten Zelle innerhalb der Tabelle finden. Wenn mehrere Zellen den gleichen Wert haben, sollte das Modell deren Positionen zurückgeben.

#5. Abruf von Spalten- und Zeilenwerten

In diesen Aufgaben muss das LLM alle Werte in einer bestimmten Spalte oder Zeile auflisten. Zum Beispiel sollte das Modell, wenn ihm ein Spaltenname gegeben wird, alle Werte zurückgeben, die unter dieser Spalte fallen. Ebenso sollte das Modell für einen gegebenen Zeilenindex alle entsprechenden Werte zurückgeben.

#Methodik

Um zu analysieren, wie gut LLMs bei den Benchmark-Aufgaben abgeschnitten haben, haben wir verschiedene Eingabedesigns verwendet. Wir haben uns speziell darauf konzentriert, wie das Format der Tabellen die Leistung des Modells beeinflusste.

Verschiedene Tabellenformate wie CSV, JSON oder HTML bringen jeweils einzigartige Herausforderungen mit sich. Zum Beispiel trennt eine CSV-Datei Werte durch Kommas, während HTML Tags verwendet, um den Inhalt zu strukturieren. Wir wollten sehen, ob die LLMs diese verschiedenen Formate korrekt parsen konnten und welches Format am besten funktionierte.

#Selbst-augmented Aufforderung

Eine Methode, die wir untersucht haben, nennt sich selbst-augmented Aufforderung. Diese Technik beinhaltete, das eigene Wissen des Modells zu nutzen, um dessen Ausgabe zu verbessern. Indem wir das LLM ermutigten, zuerst einige Zwischeninformationen über die Tabelle zu generieren, bevor es Fragen beantwortete, stellte sich heraus, dass es seine Antworten effektiv verbessern konnte.

In der Praxis bedeutet dies, das Modell zweimal aufzufordern: Die erste Aufforderung fragt nach kritischen Werten oder Bereichen in der Tabelle, während die zweite dieses Wissen mit der Hauptaufgabe kombiniert, eine Antwort zu geben. Diese Methode hilft, die Fähigkeiten des Modells freizuschalten und es besser strukturiert, um auf Fragen zu antworten.

#Ergebnisse

Unsere Ergebnisse zeigten mehrere wichtige Erkenntnisse über die Leistung von LLMs bei tabellarischen Aufgaben:

1. Grundlegendes Verständnis vorhanden: LLMs haben einige grundlegende Fähigkeiten, um Tabellenstrukturen zu verstehen, sind aber nicht perfekt. Beispielsweise haben sie Schwierigkeiten bei Aufgaben, die einfache Erkennungen wie das Zählen der Zeilen beinhalten.

2. Bedeutung des Eingabedesigns: Die Wahl des Eingabedesigns beeinflusst erheblich die Fähigkeit des Modells, strukturierte Daten zu verstehen. Verschiedene Kombinationen von Formaten und Aufforderungen zeigten auffällige Unterschiede in der Leistung.

3. Selbst-augmented Aufforderung ist effektiv: Die Einführung von selbst-augmented Aufforderungen führte konsequent zu besseren Ergebnissen. Durch die Nutzung ihres internen Wissens konnten LLMs genauere Antworten generieren als bei Verwendung standardmässiger Aufforderungen allein.

#Leistungskennzahlen

Die Leistung der LLMs wurde anhand der Genauigkeit über verschiedene Aufgaben hinweg gemessen. Zum Beispiel, als HTML-Markup zusammen mit passenden Erklärungen und Rollenaufforderungen verwendet wurde, erreichten die Modelle die höchste Genauigkeit. Im Gegensatz dazu führten einfachere Formate wie reiner Text zu schlechteren Ergebnissen.

Interessanterweise schlossen die LLMs in "One-Shot"-Einstellungen viel besser ab als in "Zero-Shot"-Szenarien. Bei "One-Shot"-Aufforderungen hatte das Modell Zugriff auf ein einzelnes Beispiel zum Kontext, was die Genauigkeit erheblich verbesserte.

#Herausforderungen und Einschränkungen

Trotz des Potenzials von LLMs bleiben bestimmte Herausforderungen:

• Komplexe Strukturen: Die Variabilität der Tabellenstrukturen bedeutet, dass Modelle bei einfacheren Datensätzen gut abschneiden können, aber bei komplexeren Formaten Schwierigkeiten haben.

• Wissen abrufen: Die Fähigkeit von LLMs, relevante Informationen genau aus Tabellen abzurufen, hängt stark von ihrem Verständnis der Struktur ab. Wenn das Modell missinterpretiert, wie die Daten angeordnet sind, kann es falsche Antworten liefern.

• Trainingsdaten: Die Effektivität von LLMs ist auch an die Qualität und Vielfalt ihrer Trainingsdaten gebunden. Wenn ein Modell während seines Trainings nicht mit bestimmten Tabellenformaten konfrontiert wurde, kann es bei Aufgaben, die diese betreffen, schlecht abschneiden.

#Zukünftige Richtungen

Die Erforschung der Fähigkeiten von LLMs mit strukturierten Daten ist ein fortlaufender Prozess. Zukünftige Forschungen könnten sich darauf konzentrieren, wie diese Modelle verschiedene Datenformate interpretieren und mit komplexeren Strukturen umgehen können.

Zusätzlich kann die Verbesserung der Trainingsmethoden, um mehr vielfältige Beispiele einzubeziehen, LLMs helfen, das Wissen zu erwerben, das sie benötigen, um besser bei tabellarischen Aufgaben abzuschneiden. Die Erkundung besserer Eingabedesigns und Aufforderungsmethoden kann Einsichten darüber liefern, wie die Leistung von LLMs optimiert werden kann.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass grosse Sprachmodelle vielversprechend im Umgang mit strukturierten Daten sind, insbesondere mit Tabellen, aber noch Verbesserungspotenzial besteht. Durch die Anwendung verschiedener Benchmarks und das Testen unterschiedlicher Eingabedesigns können Forscher Erkenntnisse gewinnen, um die Fähigkeiten dieser Modelle zu optimieren. Der Einsatz von selbst-augmented Aufforderungen hat erhebliches Potenzial gezeigt, das Verständnis von Tabellen zu verbessern, was einen Fortschritt in der laufenden Erforschung darauf hinweist, wie LLMs strukturierte Daten besser verstehen können.

Mit fortlaufender Forschung und Entwicklung besteht die Hoffnung auf effektivere und zuverlässigere LLMs, die eine Vielzahl von Aufgaben im Zusammenhang mit strukturierten Daten bewältigen können.