TableGPT: Auf dem Weg zur Vereinheitlichung von Tabellen, natürlicher Sprache und Befehlen in einem GPT

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Tabellen sind in realen Datenbanken weit verbreitet und erfordern erheblichen Zeit- und Arbeitsaufwand für die Analyse und Manipulation durch Menschen. Die Fortschritte bei großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) haben es ermöglicht, mit Tabellen über natürliche Spracheingaben zu interagieren, wodurch diese Fähigkeit näher an die Realität gerückt ist. In diesem Artikel stellen wir TableGPT vor, ein einheitliches, feinabgestimmtes Framework, das LLMs befähigt, Tabellen mithilfe externer Funktionsbefehle zu verstehen und zu bearbeiten. Es führt die Fähigkeit ein, nahtlos mit Tabellen zu interagieren und ermöglicht eine Vielzahl von Funktionen wie Fragebeantwortung, Datenmanipulation (z. B. Einfügen, Löschen, Abfragen und Ändern von Daten), Datenvisualisierung, Erstellung von Analyseberichten und automatisierte Vorhersagen. TableGPT zielt darauf ab, Benutzern durch die mühelose Nutzung von Tabellendaten Komfort und Zugänglichkeit zu bieten. Im Kern von TableGPT liegt das neuartige Konzept globaler tabellarischer Repräsentationen, das LLMs befähigt, ein umfassendes Verständnis der gesamten Tabelle über Metainformationen hinaus zu erlangen. Durch das gemeinsame Training von LLMs in den Modalitäten Tabelle und Text erreicht TableGPT ein tiefes Verständnis von Tabellendaten und die Fähigkeit, komplexe Operationen an Tabellen über Befehlsketten durchzuführen. Wichtig ist, dass TableGPT den Vorteil bietet, ein eigenständiges System zu sein, das nicht auf externe API-Schnittstellen angewiesen ist. Darüber hinaus unterstützt es einen effizienten Datenverarbeitungsfluss, die Ablehnung von Abfragen (wenn angemessen) und die private Bereitstellung, was eine schnellere Feinabstimmung von Domänendaten ermöglicht und die Datensicherheit gewährleistet, wodurch die Anpassungsfähigkeit des Frameworks an spezifische Anwendungsfälle verbessert wird.

English

Tables are prevalent in real-world databases, requiring significant time and effort for humans to analyze and manipulate. The advancements in large language models (LLMs) have made it possible to interact with tables using natural language input, bringing this capability closer to reality. In this paper, we present TableGPT, a unified fine-tuned framework that enables LLMs to understand and operate on tables using external functional commands. It introduces the capability to seamlessly interact with tables, enabling a wide range of functionalities such as question answering, data manipulation (e.g., insert, delete, query, and modify operations), data visualization, analysis report generation, and automated prediction. TableGPT aims to provide convenience and accessibility to users by empowering them to effortlessly leverage tabular data. At the core of TableGPT lies the novel concept of global tabular representations, which empowers LLMs to gain a comprehensive understanding of the entire table beyond meta-information. By jointly training LLMs on both table and text modalities, TableGPT achieves a deep understanding of tabular data and the ability to perform complex operations on tables through chain-of-command instructions. Importantly, TableGPT offers the advantage of being a self-contained system rather than relying on external API interfaces. Moreover, it supports efficient data process flow, query rejection (when appropriate) and private deployment, enabling faster domain data fine-tuning and ensuring data privacy, which enhances the framework's adaptability to specific use cases.

TableGPT: Auf dem Weg zur Vereinheitlichung von Tabellen, natürlicher Sprache und Befehlen in einem GPT

TableGPT: Towards Unifying Tables, Nature Language and Commands into One GPT

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