Node.js 后端開發(fā)指南：搭建、優(yōu)化與部署
在缺失值識別任務(wù)中，模型需要識別并準(zhǔn)確地指出表格中缺失值所在的行和列。從示例中可以看出，盡管模型能夠識別出行，但在列的識別上卻存在錯誤。
大型語言模型大多是在自然語言文本和代碼上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的，這些數(shù)據(jù)與表格數(shù)據(jù)有著本質(zhì)的不同。表格數(shù)據(jù)的二維特性使其在理解和回答相關(guān)問題時，需要模型具備垂直閱讀的能力。然而，目前的LLM在處理表格數(shù)據(jù)時，往往更擅長水平推理而不是垂直推理。
在缺失值識別任務(wù)中，模型需要識別并準(zhǔn)確地指出表格中缺失值所在的行和列。從示例中可以看出，盡管模型能夠識別出行，但在列的識別上卻存在錯誤。
在列過濾任務(wù)中，模型需要根據(jù)給定的值找到對應(yīng)的列。從示例中可以看出，模型的回答并不準(zhǔn)確，這表明模型在處理表格數(shù)據(jù)時存在一定的局限性。
在更復(fù)雜的表格問答任務(wù)中，模型需要根據(jù)表格數(shù)據(jù)回答問題。從示例中可以看出，模型在回答有關(guān)二年級學(xué)生美術(shù)成績的問題時，給出了錯誤的結(jié)果。
表調(diào)優(yōu)（Table-Tuning）是一種新方法，它受到指令調(diào)優(yōu)的啟發(fā)，并在大型語言模型中被證明是成功的。通過在表指令數(shù)據(jù)集上微調(diào)模型，可以創(chuàng)建出在表格任務(wù)上表現(xiàn)更好的模型版本。
用于表調(diào)優(yōu)的數(shù)據(jù)集是通過合成增強的方法創(chuàng)建的。這種方法從大量真實的表格開始，通過自動生成帶有指令、表格和響應(yīng)的三元組樣本，從而創(chuàng)建出一個多樣化的標(biāo)記數(shù)據(jù)集。
在合成步驟中，從一組支持的任務(wù)中采樣一個真實的表格和一個任務(wù)，創(chuàng)建新的樣本。生成的示例中的表不一定與輸入表相同，這為模型提供了更多的訓(xùn)練樣本。
在合成步驟之后，為了創(chuàng)建更多樣化的數(shù)據(jù)集，論文使用了三種類型的增強：指令級增強、表級增強和標(biāo)簽級/響應(yīng)級增強。這些增強方法有助于提高模型的泛化能力，并確保數(shù)據(jù)的多樣性。
TableLLM是一款具備130億參數(shù)的大型語言模型，專為處理表格數(shù)據(jù)任務(wù)而生。它采用了一種創(chuàng)新的遠(yuǎn)程監(jiān)督訓(xùn)練法，結(jié)合推理擴(kuò)展策略，讓模型能更好地把握推理模式，并通過交叉驗證確保數(shù)據(jù)生成的質(zhì)量。
TableLLM的整體架構(gòu)包括構(gòu)建遠(yuǎn)程監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型訓(xùn)練兩個部分。模型訓(xùn)練針對文檔嵌入的和電子表格嵌入的表格數(shù)據(jù)使用不同的提示，以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。
TableLLM在電子表格嵌入場景中普遍超越其他方法，在文檔嵌入場景中與GPT-3.5持平。這表明TableLLM在處理表格數(shù)據(jù)方面具有顯著優(yōu)勢，尤其是在電子表格數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景中。
答：Table-GPT模型通過表調(diào)優(yōu)（Table-Tuning）的方法，在表指令數(shù)據(jù)集上微調(diào)模型，使模型能夠更好地理解輸入中的表格數(shù)據(jù)，并提高對表格相關(guān)問題的響應(yīng)準(zhǔn)確性。
答：表調(diào)優(yōu)的數(shù)據(jù)集是通過合成增強的方法創(chuàng)建的。首先從大量真實的表格開始，通過自動生成帶有指令、表格和響應(yīng)的三元組樣本，從而創(chuàng)建出一個多樣化的標(biāo)記數(shù)據(jù)集。
答：TableLLM模型的主要優(yōu)勢在于其專門針對表格數(shù)據(jù)任務(wù)設(shè)計，能夠適應(yīng)各種實際辦公需求。它采用了遠(yuǎn)程監(jiān)督訓(xùn)練法和推理擴(kuò)展策略，通過交叉驗證確保數(shù)據(jù)生成的質(zhì)量，從而在處理表格數(shù)據(jù)方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。
答：TableLLM模型在電子表格嵌入場景中普遍超越其他方法，在文檔嵌入場景中與GPT-3.5持平。這表明TableLLM在處理電子表格和文檔中的表格數(shù)據(jù)方面具有強大的性能。
從數(shù)據(jù)整理到表格應(yīng)用，選擇合適的GPT模型對于提高工作效率和準(zhǔn)確性至關(guān)重要。Table-GPT模型和TableLLM模型的出現(xiàn)，為處理表格數(shù)據(jù)提供了新的解決方案。它們通過優(yōu)化模型對表格數(shù)據(jù)的理解能力，使得從數(shù)據(jù)整理到表格應(yīng)用變得更加高效和準(zhǔn)確。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們可以期待未來會有更多創(chuàng)新的模型和方法出現(xiàn)，進(jìn)一步推動表格數(shù)據(jù)處理的發(fā)展。
