Multi-Hop Few-Shot Open Rich Table Question Answering: Leveraging Large Language Models and Retrieval Techniques for Accurate Answers

Core Concepts

MFORT-QA combines few-shot learning, chain-of-thought prompting, and retrieval-augmented generation to accurately answer complex questions by leveraging large language models and retrieving relevant tables and hyperlinked contexts.

Abstract

The paper introduces MFORT-QA, a novel approach to multi-hop few-shot open rich table question answering. The key aspects are:

Few-Shot Learning (FSL):

Retrieves relevant tables and associated hyperlinked contexts based on the given question.
Constructs few-shot prompts using the retrieved tables and examples from the training set to leverage the full understanding capabilities of large language models like ChatGPT.

Chain-of-Thought (CoT) Prompting:

Decomposes complex questions into simpler sub-questions with reasoning thoughts.
Helps large language models better comprehend and answer the original complex question.

Retrieval-Augmented Generation (RAG):

Retrieves additional relevant tables and hyperlinked contexts for the sub-questions generated through CoT.
Supplements the initial prompt with the retrieved information to assist the language model in generating accurate answers.

The experiments on the OTT-QA dataset demonstrate that MFORT-QA significantly outperforms traditional extractive table and text QA models, as well as large language models with zero-shot learning, in answering complex questions that require retrieving information from tables and associated hyperlinked passages.

Stats

"In today's fast-paced industry, professionals face the challenge of summarizing a large number of documents and extracting vital information from them on a daily basis."
"These metrics are frequently hidden away in tables and/or their nested hyperlinks."
"Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have opened up new possibilities for extracting information from tabular data using prompts."

Quotes

"To tackle the challenge of answering complex questions, the second step leverages Chain-of-thought (CoT) prompting to decompose the complex question into a sequential chain of questions and reasoning thoughts in a multi-hop manner."
"Retrieval-Augmented Generation (RAG) enhances this process by retrieving relevant tables and contexts of hyperlinks that are relevant to the resulting reasoning thoughts and questions."

Key Insights Distilled From

MFORT-QA

by Che Guan,Men... at arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19116.pdf

Deeper Inquiries

Wie kann MFORT-QA erweitert werden, um multimodale Eingaben zu verarbeiten, wie z.B. die Kombination von Tabellen, Text und Bildern, um noch komplexere Fragen zu beantworten?

Um MFORT-QA auf multimodale Eingaben auszudehnen, könnte man verschiedene Ansätze verfolgen. Zunächst könnte man die Architektur des Modells anpassen, um mehrere Eingabekanäle für Tabellen, Text und Bilder zu akzeptieren. Dies würde eine umfassendere Datenrepräsentation ermöglichen. Darüber hinaus könnte man spezielle Modelle oder Module für die Verarbeitung von Bildern integrieren, z.B. Convolutional Neural Networks (CNNs), um visuelle Informationen aus Bildern zu extrahieren und in den Antwortprozess einzubeziehen. Eine weitere Möglichkeit wäre die Integration von multimodalen Pre-Training-Techniken, um das Modell auf die Verarbeitung verschiedener Datenmodalitäten vorzubereiten und die Interaktion zwischen den Modalitäten zu optimieren. Durch die Kombination von Tabellen, Text und Bildern könnte MFORT-QA in der Lage sein, noch komplexere Fragen zu beantworten, die eine umfassendere Informationsverarbeitung erfordern.

Welche potenziellen Einschränkungen haben die CoT- und RAG-Ansätze, und wie könnten sie weiter verbessert werden, um eine breitere Palette von Fragetypen und Tabellenstrukturen zu bewältigen?

Obwohl CoT und RAG effektive Ansätze sind, um komplexe Fragen zu bearbeiten und zusätzliche Kontextinformationen zu sammeln, gibt es einige potenzielle Einschränkungen, die berücksichtigt werden sollten. Eine mögliche Einschränkung von CoT ist die Komplexität der Fragezerlegung, die zu ungenauen oder unklaren Subfragen führen kann. Dies könnte die Leistung des Modells beeinträchtigen. RAG hingegen könnte Schwierigkeiten haben, relevante zusätzliche Informationen zu sammeln, insbesondere wenn die Datenmenge groß ist oder die Hyperlinks nicht eindeutig mit den Tabellen verknüpft sind.
Um diese Einschränkungen zu überwinden, könnten CoT und RAG weiter verbessert werden, indem sie robustere Algorithmen für die Fragezerlegung und die Informationsabrufung verwenden. Dies könnte die Genauigkeit und Effizienz der Modelle verbessern. Darüber hinaus könnte die Integration von Feedback-Mechanismen in die CoT- und RAG-Prozesse dazu beitragen, die Qualität der generierten Subfragen und der abgerufenen Informationen zu optimieren. Durch kontinuierliches Training und Feinabstimmung könnten CoT und RAG besser auf eine Vielzahl von Fragetypen und Tabellenstrukturen vorbereitet werden, um eine breitere Palette von Szenarien abzudecken.

Angesichts der Fortschritte bei großen Sprachmodellen, wie könnte MFORT-QA angepasst werden, um auf aufkommende Modelle wie GPT-4 oder LLaMA2 zurückzugreifen, um seine Leistung und Fähigkeiten weiter zu verbessern?

Um MFORT-QA an aufkommende Modelle wie GPT-4 oder LLaMA2 anzupassen, könnte man verschiedene Strategien verfolgen. Zunächst könnte man die Architektur von MFORT-QA aktualisieren, um die speziellen Funktionen und Fähigkeiten dieser neuen Modelle zu integrieren. Dies könnte die Leistung und Effizienz von MFORT-QA verbessern. Darüber hinaus könnte man die Trainingsdaten von MFORT-QA mit den Daten dieser neuen Modelle feinabstimmen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Antworten weiter zu erhöhen. Die Integration von speziellen Modulen oder Techniken aus GPT-4 oder LLaMA2, wie z.B. verbesserte Sprachverständnisfunktionen oder fortschrittliche Antwortgenerierungstechniken, könnte die Leistung von MFORT-QA erheblich steigern. Durch die Anpassung an diese aufkommenden Modelle könnte MFORT-QA auf dem neuesten Stand der Technik bleiben und seine Fähigkeiten kontinuierlich verbessern.