Améliorer la réponse aux questions basées sur des tables avec de nouvelles stratégies

La réponse aux questions basées sur les tableaux (TQA) consiste à répondre à des questions en utilisant des infos tirées de tableaux. Les tableaux sont courants dans plein de docs, comme des rapports financiers et des résumés statistiques, et savoir les lire, c'est super important. Mais, répondre à des questions sur des tableaux peut être galère à cause de la complexité des tableaux et du Raisonnement minutieux qu'il faut pour répondre correctement.

#Le défi du TQA

Une des principales difficultés du TQA vient de la variété des structures de tableaux. Certains tableaux ont plusieurs couches, comme des en-têtes multiples ou des données regroupées, ce qui complique la tâche pour les ordis, même les algos avancés, pour extraire la bonne info. De plus, les questions posées demandent souvent de bien réfléchir et de comprendre le contexte, ce qui veut dire que l'ordi doit analyser plusieurs infos en même temps.

Récemment, les grands modèles de langage (LLM) ont montré qu'ils peuvent bien comprendre le contenu et faire du raisonnement. Ça donne de l'espoir pour améliorer le TQA. Mais quand on se retrouve avec des tableaux plus compliqués, même les LLM avancés ne donnent pas toujours les meilleures réponses. Dans plein de cas, ces modèles galèrent parce que les tâches sont trop complexes pour être gérées sans un coup de main en plus.

#Approches pour relever les défis

Pour simplifier le process de TQA, des méthodes ont été mises au point. Ces approches se concentrent sur la décomposition des tâches complexes pour que le LLM puisse mieux les gérer. Ça peut impliquer de trouver quelles parties du tableau sont pertinentes pour la question et de se concentrer là-dessus. Ça aide le modèle à bosser avec ce dont il a besoin sans se perdre dans des détails inutiles.

Cependant, même si ces stratégies peuvent être efficaces, elles ne tirent souvent pas pleinement parti du raisonnement qui se produit pendant le processus de simplification. Si des morceaux d'info importants sont laissés de côté, les LLM peuvent avoir du mal à trouver la bonne réponse puisque ça repose sur des données précises. Ça montre qu'il y a besoin d'une méthode plus complète qui combine simplification et raisonnement.

#Raisonnement inspiré par l'humain

En observant comment les humains gèrent les tâches TQA complexes, on voit que le raisonnement organisé est essentiel. Généralement, les gens suivent une méthode en deux étapes. D'abord, ils analysent la question et comprennent la structure du tableau pour trouver les infos pertinentes. Ensuite, ils utilisent ces infos pour arriver à une réponse, étape par étape. Même si ces étapes semblent séparées, elles sont liées dans le processus de raisonnement.

Vu ces observations, les chercheurs veulent améliorer les performances du TQA en renforçant le raisonnement des LLM. Une méthode suggérée est un processus "Cherche et Résous" en deux étapes. Dans la première étape, le modèle cherche des infos pertinentes pour la question et génère un chemin logique qui montre son raisonnement. Dans la deuxième étape, ce chemin logique est utilisé pour répondre à la question efficacement, en s'assurant que le modèle ne redémarre pas le raisonnement à zéro.

#Le pipeline Cherche et Résous

Le pipeline Cherche et Résous comprend deux parties principales qui fonctionnent ensemble.

#Étape 1 : Cherche

Dans l'étape Cherche, le LLM est dirigé à se concentrer d'abord sur la compréhension du tableau et l'analyse de la question. Ici, le modèle structure le tableau sous forme d'arbre, rendant plus facile la localisation des détails pertinents. Chaque partie du tableau correspond à un nœud spécifique dans cet arbre, permettant au modèle d'accéder aux infos nécessaires.

Une fois la structure établie, le modèle est invité à identifier des Tuples, ou points de données pertinents, qui aideront à répondre à la question. Il sépare les infos choisies en deux parties : le raisonnement utilisé pour trouver l'info et les données pertinentes identifiées.

#Étape 2 : Résous

Dans cette étape Résous, le modèle répond à la question en utilisant les insights obtenus lors de l'étape Cherche. Le raisonnement logique développé plus tôt guide le processus de réponse. En intégrant le raisonnement de la première étape, cette approche aide à améliorer l'exactitude et la cohérence globale de la réponse.

Les options pour cette étape peuvent varier. Le modèle peut utiliser le tableau entier ou se concentrer sur une plus petite section issue de l'étape précédente. Il peut aussi se référer aux tuples identifiés ou suivre un chemin structuré pour arriver à la réponse, renforçant ainsi le processus de raisonnement.

#Le prompt compact de résolution TQA

Une autre avancée est la création d'un prompt compact de résolution TQA en une seule étape qui combine les deux étapes du pipeline Cherche et Résous. Ce prompt utilise le tableau entier et tous les points de données pertinents en entrée et s'appuie sur des exemples pour guider le raisonnement du modèle. Le raisonnement logique intégré des deux étapes forme un chemin complet qui imite la manière dont les humains résolvent ces tâches.

Ce nouveau prompt a montré des résultats presque aussi efficaces que le processus en deux étapes, mais est plus simple à utiliser. En fournissant un soutien par le biais d'exemples de démonstration, il renforce la capacité du modèle à gérer efficacement des tâches TQA complexes.

#Évaluation expérimentale

Pour évaluer ces méthodes, les chercheurs ont mené une série d'expériences en utilisant deux ensembles de données différents connus pour leurs questions difficiles et leurs structures de tableau complexes : HiTab et WikiTableQuestions. HiTab consiste en tableaux du monde réel issus de rapports, tandis que WikiTableQuestions comprend des questions sur des tableaux d'articles Wikipédia.

Dans les deux tests, divers prompts ont été testés pour voir quelle combinaison offrait les meilleurs résultats. Les résultats ont montré que lorsque le modèle raisonnait en utilisant les chemins logiques issus de l'étape Cherche, il était beaucoup plus performant comparé à quand il travaillait uniquement avec des données brutes. Ça souligne l'importance de guider le processus de raisonnement efficacement.

#Analyse de la tolérance aux Erreurs

Un autre aspect étudié était comment le modèle gérait les erreurs. On a découvert que si le modèle commettait des erreurs dans la première étape en cherchant des infos, avoir un modèle plus capable dans la deuxième étape pouvait parfois corriger ces erreurs. Cependant, cette correction dépendait de l'utilisation de simplifications de tâches.

Les expériences ont montré que lorsqu'on simplifiait les tâches, le deuxième modèle avait du mal à corriger les erreurs de la première étape. Pourtant, quand aucune simplification n'était appliquée, le modèle avancé performait mieux et corrigeait les erreurs efficacement.

#Conclusions

Cette recherche montre une amélioration significative du TQA grâce aux capacités de raisonnement des LLM. En introduisant un pipeline Cherche et Résous, le processus de raisonnement est structuré de manière similaire à la façon dont les humains abordent des tâches complexes. Le prompt compact de résolution TQA renforce encore cela en combinant les deux étapes de raisonnement dans un format facile à utiliser.

Dans l'ensemble, les résultats indiquent qu'en guidant efficacement le raisonnement des LLM, on peut obtenir des gains considérables dans la résolution de tâches TQA complexes. Les travaux futurs se concentreront probablement sur le raffinement de ces méthodes et l'exploration de leurs applications dans divers domaines. Cette approche pourrait conduire à des systèmes plus fiables et précis pour traiter des requêtes basées sur des données tabulaires, rendant plus facile l'accès et la compréhension rapide et efficace de l'info.