[论文解读] TableGPT: Towards Unifying Tables, Nature Language and Commands into One GPT

Liangyu Zha, Junlin Zhou+23 more|arXiv (Cornell University)|Jul 17, 2023

Data Quality and Management被引用 10

一句话总结

TableGPT 是一个微调后的大语言模型框架，统一表格、自然语言和指令，通过全局表格表示和指令链实现问答、数据操作、可视化、报告和预测。

ABSTRACT

Tables are prevalent in real-world databases, requiring significant time and effort for humans to analyze and manipulate. The advancements in large language models (LLMs) have made it possible to interact with tables using natural language input, bringing this capability closer to reality. In this paper, we present TableGPT, a unified fine-tuned framework that enables LLMs to understand and operate on tables using external functional commands. It introduces the capability to seamlessly interact with tables, enabling a wide range of functionalities such as question answering, data manipulation (e.g., insert, delete, query, and modify operations), data visualization, analysis report generation, and automated prediction. TableGPT aims to provide convenience and accessibility to users by empowering them to effortlessly leverage tabular data. At the core of TableGPT lies the novel concept of global tabular representations, which empowers LLMs to gain a comprehensive understanding of the entire table beyond meta-information. By jointly training LLMs on both table and text modalities, TableGPT achieves a deep understanding of tabular data and the ability to perform complex operations on tables through chain-of-command instructions. Importantly, TableGPT offers the advantage of being a self-contained system rather than relying on external API interfaces. Moreover, it supports efficient data process flow, query rejection (when appropriate) and private deployment, enabling faster domain data fine-tuning and ensuring data privacy, which enhances the framework's adaptability to specific use cases.

研究动机与目标

• 旨在在一个单一的 GPT 模型中统一表格数据、自然语言和指令。
• 开发全局表格表示，以捕获超出元数据的完整表格信息。
• 引入指令链，以实现结构化、可调试的表格操作。
• 提供领域感知的微调和面向特定用例的私有部署工作流。

提出的方法

• 在大规模文本和表格数据上对基础 LLM（Phoenix 7B）进行微调，以用于表格导向任务。
• 引入级联表编码器，通过设定变换器骨干网从表格元数据和数值条目学习全局表示。
• 采用指令链方法将用户查询转化为结构化、可执行的命令序列，并具备错误纠正。
• 开发一个领域数据处理管道，利用主动学习和向量数据库实现高效的领域自适应与私有部署。
• 提供一个自包含的命令系统，在不依赖外部 API 的情况下执行表格操作。

实验结果

研究问题

• RQ1 全局表格表示如何帮助大语言模型更好地理解整个表格？
• RQ2 是否能够可靠地将用户查询转换为可执行的命令序列来操作表格？
• RQ3 领域感知的微调是否在专用领域的表格任务上提高性能，同时实现私有部署？
• RQ4 与基于 API 的方法相比，自包含、基于命令的表处理框架有哪些优点和局限性？
• RQ5 系统如何处理模糊或含糊的查询并在何时拒绝执行？

主要发现

• TableGPT 使表格能够进行自然语言交互，用于查询、筛选、排序、聚合、可视化和报告生成。
• 模型使用全局表编码器来理解整张表并生成更可靠的执行命令。
• 具备领域感知微调的数据处理管道支持私有部署并高效地适应特定领域。
• 指令链框架将复杂任务分解为中间符号步骤，提升鲁棒性和可解释性。
• 该方法强调拒绝模糊指令并提示获取更具体的意图，以避免错误执行。
• 它作为一个自包含的系统运行，而不是依赖外部 API 接口。