Vectorizing string entries for data processing on tables: when are larger language models better?

📄 arXiv: 2312.09634v1 📥 PDF

作者: Léo Grinsztajn, Edouard Oyallon, Myung Jun Kim, Gaël Varoquaux

分类: stat.ML, cs.LG

发布日期: 2023-12-15

💡 一句话要点

研究表格数据向量化中，大型语言模型在何种情况下更优

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

关键词: 表格数据 向量化 语言模型 文本嵌入 数据处理

📋 核心要点

  1. 现有数据处理流程依赖数值向量，但表格数据中存在大量文本条目，如何有效向量化这些文本数据是一个挑战。
  2. 该论文研究了在表格数据向量化中，不同大小的语言模型在各种分析任务中的表现，并分析了其复杂性与性能的权衡。
  3. 实验结果表明，对于“脏类别”数据，简单字符串模型即可，而对于“多样化条目”数据，大型语言模型能显著提升数据处理效果。

📝 摘要（中文）

日益高效的数据处理流程依赖于数值向量，例如大多数机器学习模型或用于快速相似性搜索的向量数据库。这需要将数据转换为数值。虽然对于简单的数值和分类条目，这种转换很容易，但数据库中充斥着文本条目，例如名称或描述。在大语言模型的时代，向量化表格条目的最佳策略是什么？考虑到更大的模型会带来更多的操作复杂性。我们研究了语言模型在表格上的14个分析任务中的优势，同时改变了训练规模，以及一个模糊连接基准。我们引入了一个简单的列特征，揭示了两种设置：1）脏类别设置，其中字符串在条目之间共享许多相似之处，反之，2）多样化条目设置。对于脏类别，与更简单的字符串模型相比，预训练的语言模型几乎没有带来好处。对于多样化条目，我们表明更大的语言模型可以改善数据处理。对于这些，我们研究了复杂性-性能的权衡，并表明它们反映了经典文本嵌入的权衡：更大的模型往往表现更好，但为嵌入目的对其进行微调是有用的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决表格数据中字符串条目的向量化问题，以便更好地利用现有数据处理流程（如机器学习模型和向量数据库）。现有方法在处理包含大量文本条目的表格时效率较低，并且缺乏对不同类型文本条目（如“脏类别”和“多样化条目”）的区分。

核心思路：论文的核心思路是评估不同大小的语言模型在表格数据向量化任务中的性能，并根据文本条目的特征（“脏类别” vs. “多样化条目”）选择合适的模型。通过分析复杂性-性能的权衡，找到在特定场景下最优的模型选择。

技术框架：该研究主要通过实验评估不同语言模型在14个分析任务和一个模糊连接基准上的表现。实验中，作者改变了模型的训练规模，并分析了模型在不同类型文本条目上的性能差异。此外，还考察了模型微调对嵌入效果的影响。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个简单的列特征，用于区分“脏类别”和“多样化条目”。这一特征能够帮助用户根据数据的特点选择合适的向量化方法，从而提高数据处理效率和准确性。此外，论文还系统地研究了不同大小的语言模型在表格数据向量化任务中的性能，为模型选择提供了指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用14个分析任务和一个模糊连接基准来评估模型性能；2) 通过改变模型训练规模来研究模型复杂性与性能之间的关系；3) 引入列特征来区分不同类型的文本条目；4) 考察模型微调对嵌入效果的影响。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于通用的大语言模型训练和微调方法。

📊 实验亮点

实验结果表明，对于“脏类别”数据，预训练语言模型相比简单字符串模型没有明显优势；而对于“多样化条目”数据，更大的语言模型能够显著提升数据处理效果。研究还发现，对于多样化条目，更大的模型往往表现更好，但针对嵌入目的进行微调可以进一步提升性能。这些发现为表格数据向量化中的模型选择提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要处理表格数据的场景，例如数据清洗、数据集成、信息检索、知识图谱构建等。通过选择合适的语言模型进行向量化，可以提高数据处理的效率和准确性，从而为后续的分析和应用提供更好的基础。该研究对于构建更智能、更高效的数据处理系统具有重要意义。

📄 摘要（原文）

There are increasingly efficient data processing pipelines that work on vectors of numbers, for instance most machine learning models, or vector databases for fast similarity search. These require converting the data to numbers. While this conversion is easy for simple numerical and categorical entries, databases are strife with text entries, such as names or descriptions. In the age of large language models, what's the best strategies to vectorize tables entries, baring in mind that larger models entail more operational complexity? We study the benefits of language models in 14 analytical tasks on tables while varying the training size, as well as for a fuzzy join benchmark. We introduce a simple characterization of a column that reveals two settings: 1) a dirty categories setting, where strings share much similarities across entries, and conversely 2) a diverse entries setting. For dirty categories, pretrained language models bring little-to-no benefit compared to simpler string models. For diverse entries, we show that larger language models improve data processing. For these we investigate the complexity-performance tradeoffs and show that they reflect those of classic text embedding: larger models tend to perform better, but it is useful to fine tune them for embedding purposes.