TART: 一个开源工具增强框架用于可解释的表格推理
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了大型语言模型在理解表格结构和进行精确数值推理方面的局限,提出了一种集成了专业工具的工具增强框架TART。实验表明,TART在数据处理精度和推理过程清晰度方面显著优于现有方法,尤其是在与CodeLlama结合时,准确率达到了闭源模型GPT-3.5-turbo的90%。
TabSQLify是一种新颖的方法,通过将表格分解为较小且相关的子表,仅包含回答问题或验证陈述所需的基本信息,然后执行推理任务。该方法在四个具有挑战性的数据集上展现出与依赖完整表格的方法相当或更好的性能,并且可以显著减少输入上下文的长度,使其在大规模表格推理应用中更具可扩展性和高效性。