Tapilot-Crossing: Benchmarking and Evolving LLMs Towards Interactive Data Analysis Agents

📄 arXiv: 2403.05307v1 📥 PDF

作者: Jinyang Li, Nan Huo, Yan Gao, Jiayi Shi, Yingxiu Zhao, Ge Qu, Yurong Wu, Chenhao Ma, Jian-Guang Lou, Reynold Cheng

分类: cs.AI

发布日期: 2024-03-08

备注: 30 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出Tapilot-Crossing以评估交互式数据分析代理的性能

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

关键词: 交互式数据分析 大型语言模型 性能评估 自生成反思 多代理环境

📋 核心要点

  1. 现有方法在交互式数据分析中面临收集真实交互日志的挑战，限制了对LLM代理的定量评估。
  2. 本文提出Tapilot-Crossing基准，通过经济的多代理环境构建，减少人力投入，评估LLM代理的表现。
  3. 实验结果显示，采用Adaptive Interaction Reflection（AIR）策略后，LLM代理的性能提升高达44.5%。

📝 摘要（中文）

交互式数据分析是人类与大型语言模型（LLM）代理之间的协作，能够实现实时数据探索以支持决策。然而，收集真实的交互日志面临挑战，限制了对LLM代理在此任务中的定量评估。为此，本文提出了Tapilot-Crossing，一个新的基准，用于评估LLM代理在交互式数据分析中的表现。该基准包含1024个交互，涵盖正常、行动、私密和私密行动四种实际场景。Tapilot-Crossing通过经济的多代理环境Decision Company构建，减少了人力投入。我们在此基准上评估了多种流行和先进的LLM代理，突显了交互式数据分析的挑战。此外，提出了自生成反思策略Adaptive Interaction Reflection（AIR），指导LLM代理从成功历史中学习。实验表明，AIR能够将LLM演化为有效的交互式数据分析代理，性能提升高达44.5%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决交互式数据分析中对大型语言模型（LLM）代理的评估问题，现有方法在收集真实交互日志方面存在高成本和挑战，限制了对模型性能的量化分析。

核心思路：提出Tapilot-Crossing基准，通过构建经济的多代理环境Decision Company，减少人力投入，创建1024个交互场景，以评估LLM代理在不同交互模式下的表现。

技术框架：整体架构包括数据收集、模型评估和自生成反思策略AIR三个主要模块。数据收集模块通过模拟交互生成日志，模型评估模块对不同LLM代理进行性能测试，AIR模块则指导模型从历史成功案例中学习。

关键创新：最重要的创新在于提出了Tapilot-Crossing基准和AIR策略，前者为LLM代理提供了系统化的评估标准，后者则通过自生成反思机制提升了模型的学习能力，与现有方法相比，显著提高了交互式数据分析的效果。

关键设计：在设计中，Tapilot-Crossing包含四种交互场景，确保覆盖多样化的应用情况；AIR策略通过历史成功案例的反思，优化了模型的学习过程，提升了最终的分析能力。实验中还对不同LLM代理的参数设置进行了细致调优，以确保评估的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，采用Adaptive Interaction Reflection（AIR）策略后，LLM代理在交互式数据分析中的性能提升高达44.5%。与基线模型相比，Tapilot-Crossing基准有效突显了不同LLM代理在实际应用中的表现差异，提供了重要的参考数据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括商业智能、数据分析工具和决策支持系统。通过提升LLM在交互式数据分析中的表现，能够帮助企业更高效地进行数据驱动决策，未来可能在各行业中广泛应用，推动智能分析技术的发展。

📄 摘要（原文）

Interactive Data Analysis, the collaboration between humans and LLM agents, enables real-time data exploration for informed decision-making. The challenges and costs of collecting realistic interactive logs for data analysis hinder the quantitative evaluation of Large Language Model (LLM) agents in this task. To mitigate this issue, we introduce Tapilot-Crossing, a new benchmark to evaluate LLM agents on interactive data analysis. Tapilot-Crossing contains 1024 interactions, covering 4 practical scenarios: Normal, Action, Private, and Private Action. Notably, Tapilot-Crossing is constructed by an economical multi-agent environment, Decision Company, with few human efforts. We evaluate popular and advanced LLM agents in Tapilot-Crossing, which underscores the challenges of interactive data analysis. Furthermore, we propose Adaptive Interaction Reflection (AIR), a self-generated reflection strategy that guides LLM agents to learn from successful history. Experiments demonstrate that Air can evolve LLMs into effective interactive data analysis agents, achieving a relative performance improvement of up to 44.5%.