TableGPT: Verso l'Unificazione di Tabelle, Linguaggio Naturale e Comandi in un Singolo Modello GPT

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

July 17, 2023

Autori: Liangyu Zha, Junlin Zhou, Liyao Li, Rui Wang, Qingyi Huang, Saisai Yang, Jing Yuan, Changbao Su, Xiang Li, Aofeng Su, Tao Zhang, Chen Zhou, Kaizhe Shou, Miao Wang, Wufang Zhu, Guoshan Lu, Chao Ye, Yali Ye, Wentao Ye, Yiming Zhang, Xinglong Deng, Jie Xu, Haobo Wang, Gang Chen, Junbo Zhao

cs.AI

Abstract

Le tabelle sono ampiamente presenti nei database del mondo reale, richiedendo un tempo e uno sforzo significativi per l'analisi e la manipolazione da parte degli esseri umani. I progressi nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno reso possibile interagire con le tabelle utilizzando input in linguaggio naturale, avvicinando questa capacità alla realtà. In questo articolo, presentiamo TableGPT, un framework unificato e fine-tuned che consente agli LLM di comprendere e operare su tabelle utilizzando comandi funzionali esterni. Introduce la capacità di interagire in modo fluido con le tabelle, abilitando una vasta gamma di funzionalità come risposte a domande, manipolazione dei dati (ad esempio, operazioni di inserimento, cancellazione, query e modifica), visualizzazione dei dati, generazione di report di analisi e previsioni automatizzate. TableGPT mira a fornire convenienza e accessibilità agli utenti, consentendo loro di sfruttare senza sforzo i dati tabulari. Al centro di TableGPT si trova il concetto innovativo di rappresentazioni tabulari globali, che consente agli LLM di ottenere una comprensione completa dell'intera tabella, andando oltre le meta-informazioni. Addestrando congiuntamente gli LLM su entrambe le modalità di tabella e testo, TableGPT raggiunge una profonda comprensione dei dati tabulari e la capacità di eseguire operazioni complesse sulle tabelle attraverso istruzioni a catena di comando. È importante sottolineare che TableGPT offre il vantaggio di essere un sistema autonomo piuttosto che affidarsi a interfacce API esterne. Inoltre, supporta un flusso di elaborazione dei dati efficiente, il rifiuto delle query (quando appropriato) e la distribuzione privata, consentendo un fine-tuning più rapido dei dati di dominio e garantendo la privacy dei dati, il che migliora l'adattabilità del framework a casi d'uso specifici.

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.