TableGPT: 테이블, 자연어, 명령어를 하나의 GPT로 통합하기 위한 시도

초록

테이블은 현실 세계의 데이터베이스에서 널리 사용되며, 이를 분석하고 조작하기 위해 인간은 상당한 시간과 노력을 투자해야 합니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 인해 자연어 입력을 통해 테이블과 상호작용할 수 있는 가능성이 현실에 더 가까워졌습니다. 본 논문에서는 TableGPT를 소개합니다. TableGPT는 외부 기능 명령어를 사용하여 LLM이 테이블을 이해하고 조작할 수 있도록 하는 통합된 미세 조정 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 테이블과 원활하게 상호작용할 수 있는 기능을 도입하여, 질문 응답, 데이터 조작(예: 삽입, 삭제, 조회, 수정 작업), 데이터 시각화, 분석 보고서 생성, 자동 예측 등 다양한 기능을 가능하게 합니다. TableGPT는 사용자가 테이블 데이터를 손쉽게 활용할 수 있도록 편의성과 접근성을 제공하는 것을 목표로 합니다. TableGPT의 핵심에는 전역 테이블 표현이라는 새로운 개념이 있습니다. 이 개념은 LLM이 메타 정보를 넘어 전체 테이블을 포괄적으로 이해할 수 있도록 합니다. 테이블과 텍스트 모달리티를 함께 학습함으로써, TableGPT는 테이블 데이터에 대한 깊은 이해와 체인 오브 커맨드 명령을 통해 테이블에 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 달성합니다. 중요한 점은, TableGPT가 외부 API 인터페이스에 의존하지 않고 독립적인 시스템이라는 장점을 제공한다는 것입니다. 또한, 효율적인 데이터 처리 흐름, 적절한 경우 쿼리 거부, 그리고 개인 배포를 지원하여, 특정 사용 사례에 대한 프레임워크의 적응성을 높이고 데이터 프라이버시를 보장합니다. 이를 통해 도메인 데이터에 대한 빠른 미세 조정이 가능해집니다.

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: 테이블, 자연어, 명령어를 하나의 GPT로 통합하기 위한 시도

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

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