Cell Mates: Extracting Useful Information from Tables for LLMs
a year ago
- #LLMs
- #Data Processing
- #Tabular Data
- 当前大语言模型缺乏有效编码表格数据（如调查数据）中知识的能力，只能处理已发布的统计摘要
- 主要挑战在于寻找表格数据的有效表征方式——将每行数据转为句子的方法会丢失表格中大部分知识
- 研究提出机械蒸馏技术，包括基于表格结构创建单变量、双变量和多变量摘要
- 该方法需要理解数据收集过程与结构，明确可提出的问题类型，并生成机械化摘要和图表
- 该技术流程可用于检索增强生成系统（RAG）和补充'世界数据'，建议从哈佛Dataverse等科学数据仓库开始实施