Unleashing the Potential of Large Language Models for Predictive Tabular Tasks in Data Science
本文属于LLM系列文章中的一个作品，并对《Unleashing the Potential of Large Language Models for Predictive Tabular Tasks in Data Science》一书进行了翻译工作
释放大型语言模型在数据科学预测表格任务中的潜力
- 摘要
- 1 引言
- 2 相关工作
- 3 方法
- 4 实验
- 5 结论
摘要
在数据科学领域内，缺失值分类、回归及插补等典型预测任务常伴有表格数据处理的相关挑战。本研究旨在利用大型语言模型（LLM）来解决这些问题。尽管LLM在自然语言理解方面表现得非常出色，在面对结构化表格数据时却表现出不足。这种能力的缺失源于他们在基础训练阶段缺乏对复杂表格数据的理解。为此我们致力于构建一个由指令注释构成的综合语料库，并在此基础上进行大规模训练以提升Llama-2的能力。此外我们还探讨了将模型应用于零样本预测、小样本预测以及上下文学习场景的实际效果。经过一系列实验验证我们的方法显著超越了现有的基准水平
1 引言
2 相关工作
3 方法
4 实验
5 结论
这项研究旨在弥合大型语言模型（LLM）与其在处理结构化表格数据方面应用之间的差距。作为数据分析的核心内容之一，在LLM研究领域仍面临较大挑战。通过在精选Kaggle等表 oriented数据集上对优化版Llama-2模型进行系统性预训练，在分类、回归及缺失值插补等关键任务上均取得了显著性能提升效果（包含约300个领域内的总计130亿个实例）。该研究证实了优化版Llama-2模型的强大能力，在分类任务上较GPT-4平均提升了8.9%，回归任务平均提高10.7%，并且在缺失值预测精度方面实现了27%的显著进步。此外本方法还成功拓展至小样本预测与超长上下文学习等新维度进一步凸显了其通用性和实用性这一特点为提升LLM在结构性数据分析中的效能提供了有力支持这些成果充分展现了我们方法的有效性以及经过科学训练后的LLMs在数据分析领域的巨大潜力