TableGPT: Naar een eenmaking van tabellen, natuurlijke taal en commando's in één GPT

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

July 17, 2023

Auteurs: 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

Samenvatting

Tabellen komen veel voor in real-world databases en vereisen aanzienlijke tijd en moeite voor mensen om te analyseren en te manipuleren. De vooruitgang in grote taalmodellen (LLMs) heeft het mogelijk gemaakt om met tabellen te interacteren via natuurlijke taalinput, waardoor deze mogelijkheid dichterbij komt. In dit artikel presenteren we TableGPT, een verfijnd raamwerk dat LLMs in staat stelt om tabellen te begrijpen en te bewerken met behulp van externe functionele commando's. Het introduceert de mogelijkheid om naadloos met tabellen te interacteren, waardoor een breed scala aan functionaliteiten mogelijk wordt, zoals vraagbeantwoording, datamanipulatie (bijv. invoegen, verwijderen, opvragen en wijzigen), datavisualisatie, het genereren van analyserapporten en geautomatiseerde voorspellingen. TableGPT heeft als doel om gebruikers gemak en toegankelijkheid te bieden door hen in staat te stellen moeiteloos gebruik te maken van tabelgegevens. De kern van TableGPT bestaat uit het nieuwe concept van globale tabelrepresentaties, dat LLMs in staat stelt om een uitgebreid begrip te krijgen van de gehele tabel, verdergaand dan meta-informatie. Door LLMs gezamenlijk te trainen op zowel tabel- als tekstmodaliteiten, bereikt TableGPT een diepgaand begrip van tabelgegevens en de mogelijkheid om complexe bewerkingen op tabellen uit te voeren via ketens van commando-instructies. Belangrijk is dat TableGPT het voordeel biedt van een zelfstandig systeem in plaats van te vertrouwen op externe API-interfaces. Bovendien ondersteunt het een efficiënte gegevensverwerkingsstroom, het afwijzen van queries (wanneer passend) en private implementatie, waardoor snellere domeinspecifieke dataverfijning mogelijk wordt en de gegevensprivacy wordt gewaarborgd, wat de aanpassingsvermogen van het raamwerk aan specifieke use cases vergroot.

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.