OpenTab: Advancing Large Language Models as Open-domain Table Reasoners

📄 arXiv: 2402.14361v2 📥 PDF

作者: Kezhi Kong, Jiani Zhang, Zhengyuan Shen, Balasubramaniam Srinivasan, Chuan Lei, Christos Faloutsos, Huzefa Rangwala, George Karypis

分类: cs.LG

发布日期: 2024-02-22 (更新: 2024-04-12)

备注: Accepted by ICLR 2024

💡 一句话要点

提出OpenTab框架以解决表格推理问题

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

关键词: 大型语言模型 表格推理 SQL生成 信息检索 开放域

📋 核心要点

  1. 现有的文本导向检索方法在处理结构化表格数据时效果不佳，无法有效扩展LLMs的知识范围。
  2. OpenTab框架通过表格检索器获取相关表格，并生成SQL程序来高效解析这些表格，从而实现开放域的表格推理。
  3. 实验结果显示，OpenTab在开放域和封闭域设置中的准确率比基线方法高出21.5%，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多种自然语言任务中表现出色，但在处理未曾训练过的知识时存在局限性。为此，研究者们提出了一种基于检索的解决方案，然而现有的文本导向检索方法在处理结构化表格数据时效果不佳。本文提出了OpenTab，一个基于LLMs的开放域表格推理框架。OpenTab利用表格检索器获取相关表格，并生成SQL程序高效解析这些表格。通过SQL执行获得的中间数据，OpenTab进行有根据的推理以生成准确的响应。实验结果表明，OpenTab在开放域和封闭域设置中均显著优于基线方法，准确率提升高达21.5%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在处理结构化表格数据时的局限性，现有方法在多模态数据和大规模表格处理上存在不足。

核心思路：提出OpenTab框架，通过表格检索器获取相关表格，并利用生成的SQL程序进行高效解析，以实现准确的推理。这样的设计使得模型能够在开放域中处理复杂的表格数据。

技术框架：OpenTab的整体架构包括表格检索模块、SQL生成模块和推理模块。首先，表格检索器从数据库中获取相关表格；然后，生成SQL程序解析这些表格；最后，利用SQL执行的中间数据进行推理，生成最终响应。

关键创新：OpenTab的主要创新在于结合了表格检索与SQL生成的能力，使得LLMs能够有效处理结构化数据，这与传统的文本导向检索方法有本质区别。

关键设计：在系统设计中，采用了特定的参数设置以优化表格检索的效率，损失函数设计上考虑了推理的准确性，同时网络结构上结合了LLMs的优势与SQL解析的需求。

📊 实验亮点

OpenTab在实验中表现出色，在开放域和封闭域设置下的准确率比基线方法高出21.5%。这一显著提升验证了其在表格推理任务中的有效性，展示了其在处理复杂数据时的优势。

🎯 应用场景

OpenTab框架在数据分析、商业智能和自动化报告生成等领域具有广泛的应用潜力。通过提升对结构化表格数据的推理能力，OpenTab可以帮助企业更高效地从数据中提取洞见，支持决策制定。未来，该技术可能在教育、医疗和金融等多个行业中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) trained on large volumes of data excel at various natural language tasks, but they cannot handle tasks requiring knowledge that has not been trained on previously. One solution is to use a retriever that fetches relevant information to expand LLM's knowledge scope. However, existing textual-oriented retrieval-based LLMs are not ideal on structured table data due to diversified data modalities and large table sizes. In this work, we propose OpenTab, an open-domain table reasoning framework powered by LLMs. Overall, OpenTab leverages table retriever to fetch relevant tables and then generates SQL programs to parse the retrieved tables efficiently. Utilizing the intermediate data derived from the SQL executions, it conducts grounded inference to produce accurate response. Extensive experimental evaluation shows that OpenTab significantly outperforms baselines in both open- and closed-domain settings, achieving up to 21.5% higher accuracy. We further run ablation studies to validate the efficacy of our proposed designs of the system.