A Survey of Table Reasoning with Large Language Models
发布时间
阅读量：
阅读量
本文是LLM相关的文章，基于《A Survey of Table Reasoning with Large Language Models》的翻译版本。
大型语言模型下的表推理综述
- Abstract
- Introduction
- Background
- In the LLM era, what technical approaches can enhance table reasoning capabilities?
- Why do LLMs excel in table reasoning?
- How can we improve table reasoning abilities in the future?
- Conclusion
摘要
表格推理旨在根据提供的表格，基于用户需求生成相应的问题和答案，并可选地生成表格的文本描述，从而有效提高信息获取效率。最近，利用大型语言模型（LLM）已成为表推理的主流方法，因为它不仅显著降低了注释开销，而且性能也超过了以往的方法。然而，现有研究对基于LLM的表推理工作尚缺乏系统总结。由于现有研究的不足，在LLM时代，哪些技术能显著提升表推理性能，LLM为何在表推理方面表现出色，以及未来如何进一步增强表推理能力等问题仍未能得到充分探索。这一差距极大地制约了相关研究的进展。为了系统回答上述问题并推动LLM在表推理领域的研究，我们展开了这项调查，旨在分析现有研究并为未来工作提供启发。在本文中，我们系统分析了LLM时代用于提升表推理性能的主要技术，并探讨了LLM相较于前代LLM在解决表推理问题上的优势。我们从改进现有方法和扩大实际应用两个方面进行了研究方向的探讨，以期为未来的研究工作提供借鉴。
1 引言
2 背景
3 LLM时代哪些技术可以提高表推理性能
4 LLMs为何擅长表推理
5 未来如何提高表格推理能力
6 结论
本文综述了现有LLM在表格推理方面的研究工作。监督微调和结果集成方法在LLM时代依然有效。此外，LLM时代特有的上下文学习、指令跟随和逐步推理技术也可以用于提升模型的表推理性能。此外，LLM在表格推理任务中的表现优于前LLM，这得益于LLM的指令跟随和逐步推理能力。为了启发未来的研究方向，我们探讨了提高表格推理性能的潜在未来方向。我们还探讨了实际应用中的四个未来改进方向。最后，我们总结了GitHub中关于表推理的当前资源，并将继续进行更新。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~