概述

本文研究背景是實(shí)現(xiàn)對(duì)表格、語(yǔ)言和指令的統(tǒng)一。 以往的方法在處理表格數(shù)據(jù)時(shí)使用復(fù)雜的Excel公式或手工編程操作，存在著處理效率低下、困難等問(wèn)題。本方法提供了一種方便、高效、無(wú)需依賴外部API接口的表格數(shù)據(jù)處理框架。 本文提出了TableGPT框架，通過(guò)聯(lián)合訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型（LLMs）在表格和文本模態(tài)下，實(shí)現(xiàn)對(duì)表格數(shù)據(jù)的全面理解和復(fù)雜操作。 本方法在問(wèn)題解答、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)可視化等方面取得了良好的性能表現(xiàn)，并且支持?jǐn)?shù)據(jù)流程、查詢拒絕和私有部署等功能，提高了框架的適用性和效率。

重要問(wèn)題探討

1. 為什么直接使用ChatGPT模型在處理表格數(shù)據(jù)方面存在困難？ 根據(jù)文章中所述，直接使用ChatGPT模型處理表格數(shù)據(jù)存在兩個(gè)主要問(wèn)題。首先，ChatGPT模型的token長(zhǎng)度有限，無(wú)法讀取完整的大型表格，因此很難理解全局的表格信息。其次，ChatGPT模型的訓(xùn)練過(guò)程是針對(duì)自然語(yǔ)言的，處理表格數(shù)據(jù)時(shí)缺乏泛化能力。

2. 為什么NL2SQL和SheetCopilot等已有方法的表現(xiàn)不盡人意？ 根據(jù)文章中的研究，NL2SQL和SheetCopilot等方法的性能較差。文章認(rèn)為這些方法采用的編程代碼形式?jīng)]有結(jié)構(gòu)，增加了處理后續(xù)步驟的復(fù)雜性。因此，自動(dòng)化后續(xù)處理幾乎無(wú)法克服這一難題。

3. TableGPT是如何將表格、自然語(yǔ)言和命令組合成一個(gè)單一的模型的？ TableGPT框架將表格、自然語(yǔ)言和命令整合到一個(gè)單一的GPT模型中，使得數(shù)據(jù)的解釋和操作更加直觀和用戶友好。通過(guò)重新思考表格、自然語(yǔ)言和命令之間的交互，TableGPT將幾個(gè)核心組件整合到了一起。具體包括全局表格表示和命令層次結(jié)構(gòu)。

4. 全局表格表示是如何實(shí)現(xiàn)的？可能會(huì)對(duì)表格數(shù)據(jù)分析有什么影響？ TableGPT是首次嘗試為表格開發(fā)全局表示學(xué)習(xí)范式，將整個(gè)表格編碼為一個(gè)向量。通過(guò)訓(xùn)練LLM和表格編碼器來(lái)捕捉大量文本和表格數(shù)據(jù)的全局信息，使得編碼器能夠充分地理解輸入表格的全局信息。這使得LLM能夠有效地解讀和理解表格數(shù)據(jù)，從而提供更全局和增強(qiáng)的表格解釋能力。

5. Chain-of-Command是什么概念？如何在TableGPT中應(yīng)用？ Chain-of-Command是TableGPT中引入的概念，強(qiáng)調(diào)任務(wù)的結(jié)構(gòu)化和層次化執(zhí)行。類似于一個(gè)協(xié)調(diào)良好的組織，在這個(gè)組織中，每個(gè)指令都從更高級(jí)別級(jí)聯(lián)到其較低級(jí)別的相應(yīng)任務(wù)。TableGPT遵循類似的命令鏈，將復(fù)雜任務(wù)分解為更簡(jiǎn)單的任務(wù)，并逐步執(zhí)行它們。這樣的命令鏈能夠提高任務(wù)的執(zhí)行效率和準(zhǔn)確性。

論文：2307.08674