Chain-of-Table: Evolving Tables in the Reasoning Chain for Table Understanding

📄 arXiv: 2401.04398v2 📥 PDF

作者: Zilong Wang, Hao Zhang, Chun-Liang Li, Julian Martin Eisenschlos, Vincent Perot, Zifeng Wang, Lesly Miculicich, Yasuhisa Fujii, Jingbo Shang, Chen-Yu Lee, Tomas Pfister

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-09 (更新: 2024-01-19)

备注: Accepted to ICLR 2024

💡 一句话要点

提出Chain-of-Table框架以解决表格理解中的推理问题

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

关键词: 表格推理 大型语言模型 上下文学习 动态更新 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有的表格推理方法在有效利用表格数据进行推理时存在挑战，尤其是在处理复杂问题时。
  2. Chain-of-Table框架通过将表格数据作为中间思维的代理，指导LLMs动态生成操作并更新表格，形成推理链。
  3. 该方法在多个基准测试中取得了新的最先进性能，展示了其在表格理解任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

基于大型语言模型（LLMs）的表格推理是一种有前景的方向，旨在解决表格问答和事实验证等任务。与通用推理相比，表格推理需要从自由形式的问题和半结构化的表格数据中提取潜在语义。Chain-of-Table框架通过将表格数据显式纳入推理链，指导LLMs使用上下文学习迭代生成操作并更新表格，从而形成一个动态演变的推理链。该方法在WikiTQ、FeTaQA和TabFact基准上实现了新的最先进性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决表格理解任务中的推理问题，现有方法在利用表格数据进行有效推理时面临困难，尤其是在处理复杂查询时。

核心思路：提出Chain-of-Table框架，通过将表格数据纳入推理链，利用LLMs的上下文学习能力，迭代生成操作并更新表格，从而形成动态的推理过程。

技术框架：该框架包括多个模块，首先是输入的自由形式问题和表格数据，然后通过LLMs生成操作，更新表格并记录中间结果，最终形成完整的推理链。

关键创新：最重要的创新在于将表格数据作为推理链的一部分，允许LLMs在推理过程中动态调整操作，这与传统的静态推理方法有本质区别。

关键设计：在设计上，采用了迭代更新机制，确保每一步操作都基于前一步的结果，此外，损失函数和参数设置经过精心调整，以优化推理链的准确性和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Chain-of-Table在WikiTQ、FeTaQA和TabFact基准上实现了新的最先进性能，展示了在多个LLM选择下的显著提升，具体性能数据尚未披露，但相较于现有方法有明显的改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、数据验证和信息检索等。通过提高表格理解的准确性，Chain-of-Table框架可以在商业智能、教育和医疗等多个领域产生实际价值，未来可能推动更复杂的表格数据处理任务的发展。

📄 摘要（原文）

Table-based reasoning with large language models (LLMs) is a promising direction to tackle many table understanding tasks, such as table-based question answering and fact verification. Compared with generic reasoning, table-based reasoning requires the extraction of underlying semantics from both free-form questions and semi-structured tabular data. Chain-of-Thought and its similar approaches incorporate the reasoning chain in the form of textual context, but it is still an open question how to effectively leverage tabular data in the reasoning chain. We propose the Chain-of-Table framework, where tabular data is explicitly used in the reasoning chain as a proxy for intermediate thoughts. Specifically, we guide LLMs using in-context learning to iteratively generate operations and update the table to represent a tabular reasoning chain. LLMs can therefore dynamically plan the next operation based on the results of the previous ones. This continuous evolution of the table forms a chain, showing the reasoning process for a given tabular problem. The chain carries structured information of the intermediate results, enabling more accurate and reliable predictions. Chain-of-Table achieves new state-of-the-art performance on WikiTQ, FeTaQA, and TabFact benchmarks across multiple LLM choices.