HeLM: Highlighted Evidence augmented Language Model for Enhanced Table-to-Text Generation

📄 arXiv: 2311.08896v2 📥 PDF

作者: Junyi Bian, Xiaolei Qin, Wuhe Zou, Mengzuo Huang, Congyi Luo, Ke Zhang, Weidong Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-15 (更新: 2024-04-27)

💡 一句话要点

提出HeLM模型以解决表格到文本生成中的信息泄露问题

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

关键词: 表格到文本生成 大型语言模型 推理信息 参数高效微调 可解释性

📋 核心要点

  1. 现有的表格到文本生成方法依赖公共API，存在信息泄露和成本问题。
  2. 本文提出HeLM模型，通过强调表格行数据注入推理信息，进行参数高效的微调。
  3. 在FetaQA和QTSumm数据集上，HeLM模型实现了最先进的结果，显著提升了性能和可解释性。

📝 摘要（中文）

大型模型在文本生成领域取得了显著进展，尤其是在表格到文本的任务中。然而，现有的基于大型语言模型（LLM）的方法往往依赖于修改提示以调用公共API，这可能导致潜在的成本和信息泄露。本文提出了一种新的方法，通过对LLaMA2模型进行参数高效的微调，注入推理信息并强调表格特定的行数据。模型由表格推理器和表格摘要器两个模块组成，能够在FetaQA和QTSumm数据集上实现最先进的结果，并显著提升模型性能和可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决表格到文本生成中的信息泄露和成本问题，现有方法往往依赖公共API，存在安全隐患。

核心思路：通过对LLaMA2模型进行参数高效的微调，注入表格特定的推理信息，强调相关行数据，从而提升生成文本的质量和可解释性。

技术框架：模型主要由两个模块组成：表格推理器和表格摘要器。表格推理器负责识别相关行证据，而表格摘要器则基于高亮的表格生成句子。

关键创新：本研究的创新在于通过强调表格行数据来注入推理信息，这一方法与传统的微调方法有本质区别，能够有效提升生成效果。

关键设计：在训练过程中，采用了一种搜索策略来构建推理标签，以训练表格推理器，确保模型能够准确识别和利用表格数据。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考完整论文。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在FetaQA和QTSumm数据集上，HeLM模型实现了最先进的结果，具体性能数据和提升幅度在摘要中未详细列出，需参考完整论文以获取详细信息。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动报告生成、数据分析和商业智能等场景。通过提升表格到文本生成的质量和可解释性，HeLM模型能够为用户提供更准确的信息提取和报告生成服务，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Large models have demonstrated significant progress across various domains, particularly in tasks related to text generation. In the domain of Table to Text, many Large Language Model (LLM)-based methods currently resort to modifying prompts to invoke public APIs, incurring potential costs and information leaks. With the advent of open-source large models, fine-tuning LLMs has become feasible. In this study, we conducted parameter-efficient fine-tuning on the LLaMA2 model. Distinguishing itself from previous fine-tuning-based table-to-text methods, our approach involves injecting reasoning information into the input by emphasizing table-specific row data. Our model consists of two modules: 1) a table reasoner that identifies relevant row evidence, and 2) a table summarizer that generates sentences based on the highlighted table. To facilitate this, we propose a search strategy to construct reasoning labels for training the table reasoner. On both the FetaQA and QTSumm datasets, our approach achieved state-of-the-art results. Additionally, we observed that highlighting input tables significantly enhances the model's performance and provides valuable interpretability.