LLMs with User-defined Prompts as Generic Data Operators for Reliable Data Processing

📄 arXiv: 2312.16351v1 📥 PDF

作者: Luyi Ma, Nikhil Thakurdesai, Jiao Chen, Jianpeng Xu, Evren Korpeoglu, Sushant Kumar, Kannan Achan

分类: cs.DB, cs.AI

发布日期: 2023-12-26

备注: 5 pages, 8 figures, 1st IEEE International Workshop on Data Engineering and Modeling for AI (DEMAI), IEEE BigData 2023

💡 一句话要点

提出LLM-GDO框架，利用用户自定义Prompt实现可靠的数据处理

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 数据处理 用户自定义Prompt 通用数据算子 低代码 知识感知 Prompt工程 数据清洗

📋 核心要点

  1. 现有UDF数据处理模式在机器学习流程中面临低代码、依赖性强和知识感知能力不足的挑战。
  2. 论文提出LLM-GDO框架，使用用户自定义Prompt（UDP）表示数据处理逻辑，利用LLM的强大能力。
  3. 通过领域数据微调LLM，增强其在特定任务上的性能，使数据处理具备知识感知能力。

📝 摘要（中文）

数据处理是机器学习流程中确保数据质量的关键步骤。当前应用广泛采用用户自定义函数（UDF）模式进行数据处理，但该模式在机器学习流程日益增长的需求下，面临着低代码性不足、依赖性强和缺乏知识感知能力这三大挑战。为了解决这些问题，我们提出了一种新的设计模式，即利用大型语言模型（LLM）作为通用数据算子（LLM-GDO），通过与人类兼容的性能实现可靠的数据清洗、转换和建模。在LLM-GDO设计模式中，用户自定义Prompt（UDP）用于表示数据处理逻辑，而非使用特定编程语言实现。LLM可以集中维护，用户无需管理运行时依赖。通过使用领域特定数据对LLM进行微调，可以增强其在领域特定任务上的性能，从而使数据处理具有知识感知能力。我们通过不同数据处理任务中的示例说明了这些优势。此外，我们总结了LLM带来的挑战和机遇，以提供对该设计模式的完整视图，以供进一步讨论。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统数据处理流程中，用户自定义函数（UDF）模式在机器学习场景下的局限性。UDF模式虽然灵活，但需要编写大量代码，依赖特定编程语言和环境，并且难以利用领域知识进行优化。这些问题阻碍了数据处理的效率和可维护性。

核心思路：论文的核心思路是将大型语言模型（LLM）作为通用数据算子（GDO），通过用户自定义Prompt（UDP）来描述数据处理逻辑。这种方式利用了LLM强大的自然语言理解和生成能力，将数据处理任务转化为对LLM的Prompt工程，从而降低了编码复杂度，减少了依赖，并可以通过微调LLM来融入领域知识。

技术框架：LLM-GDO框架主要包含以下几个核心模块：1) 数据输入模块：负责将原始数据输入到系统中。2) Prompt生成模块：根据用户定义的Prompt模板和输入数据，生成完整的Prompt。3) LLM推理模块：将生成的Prompt输入到LLM中，获取LLM的输出结果。4) 结果解析模块：解析LLM的输出结果，将其转换为结构化数据或目标格式。5) 领域知识融合模块（可选）：使用领域特定数据对LLM进行微调，提升其在特定任务上的性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM作为通用数据算子，通过Prompt工程来实现数据处理逻辑。与传统的UDF模式相比，LLM-GDO无需编写大量代码，降低了开发和维护成本，同时利用了LLM的知识和推理能力，提高了数据处理的智能化水平。此外，通过微调LLM，可以方便地将领域知识融入到数据处理流程中。

关键设计：关键设计包括：1) Prompt模板的设计：Prompt模板需要清晰地描述数据处理的目标和约束，以便LLM能够正确理解用户的意图。2) LLM的选择和微调：选择合适的LLM，并使用领域特定数据进行微调，可以显著提升数据处理的性能。3) 结果解析策略：需要设计有效的策略来解析LLM的输出结果，将其转换为结构化数据或目标格式。4) 错误处理机制：需要考虑LLM可能产生的错误输出，并设计相应的错误处理机制。

📊 实验亮点

论文通过多个数据处理任务的实验，验证了LLM-GDO框架的有效性。实验结果表明，LLM-GDO在数据清洗、数据转换和数据建模等任务上，能够达到与传统方法相当甚至更好的性能。此外，通过使用领域特定数据对LLM进行微调，可以进一步提升LLM-GDO在特定任务上的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于数据清洗、数据转换、数据建模等领域。例如，在金融领域，可以使用LLM-GDO进行欺诈检测、信用评估等任务；在医疗领域，可以使用LLM-GDO进行病历分析、疾病诊断等任务。该方法降低了数据处理的门槛，使得非专业人员也能方便地进行数据处理，具有重要的实际价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Data processing is one of the fundamental steps in machine learning pipelines to ensure data quality. Majority of the applications consider the user-defined function (UDF) design pattern for data processing in databases. Although the UDF design pattern introduces flexibility, reusability and scalability, the increasing demand on machine learning pipelines brings three new challenges to this design pattern -- not low-code, not dependency-free and not knowledge-aware. To address these challenges, we propose a new design pattern that large language models (LLMs) could work as a generic data operator (LLM-GDO) for reliable data cleansing, transformation and modeling with their human-compatible performance. In the LLM-GDO design pattern, user-defined prompts (UDPs) are used to represent the data processing logic rather than implementations with a specific programming language. LLMs can be centrally maintained so users don't have to manage the dependencies at the run-time. Fine-tuning LLMs with domain-specific data could enhance the performance on the domain-specific tasks which makes data processing knowledge-aware. We illustrate these advantages with examples in different data processing tasks. Furthermore, we summarize the challenges and opportunities introduced by LLMs to provide a complete view of this design pattern for more discussions.