洞見 - 自然語言處理 - # 大型語言模型、表格處理、綜論

大型語言模型於表格處理的應用：綜論

Q: 如何將 LLM 與知識圖譜技術相結合，以提升其在表格理解和推理方面的能力？

將 LLM 與知識圖譜技術相結合，可以有效提升 LLM 在表格理解和推理方面的能力，以下是一些可行方法： 知識圖譜增強表格表示: 利用知識圖譜中的實體、關係等信息，豐富表格的語義表示。例如，可以將表格中的實體鏈接到知識圖譜中對應的實體，並將實體間的關係添加到表格表示中。 將表格數據轉換為知識圖譜，利用圖神經網絡等技術進行推理。 知識圖譜引導表格問答: 利用知識圖譜中的信息，幫助 LLM 更好地理解用戶的自然語言查詢，並將其轉換為結構化的查詢語句。 利用知識圖譜進行推理，回答無法直接從表格中找到答案的問題。 知識圖譜輔助表格數據分析: 利用知識圖譜中的信息，幫助 LLM 更好地理解表格數據的背景知識，並進行更深入的分析。 利用知識圖譜發現數據間的隱含關係，生成新的數據洞察。 例如，可以將 Wikidata 等大型知識圖譜與表格數據結合，利用圖譜嵌入技術將實體和關係映射到低維向量空間，並將這些向量作為 LLM 的輸入，從而提升 LLM 對表格數據的理解和推理能力。

Q: 現有的 LLM 模型是否過於依賴於大量的訓練數據，而缺乏對表格結構和語義的深入理解？

現有的 LLM 模型，雖然在許多任務上取得了顯著的成果，但在處理表格數據時，確實存在過於依賴大量訓練數據，而缺乏對表格結構和語義的深入理解的問題。 依賴大量數據: LLM 通常需要大量的表格數據進行預訓練或微調，才能在表格相關任務上達到較好的效果。這主要是因為 LLM 本身缺乏對表格結構的內在理解，需要從大量的數據中學習表格數據的組織方式和語義信息。 缺乏結構和語義理解: LLM 在處理表格數據時，往往難以捕捉表格的結構信息和語義信息，例如： 難以理解列標題的含義以及列與列之間的關係。 難以進行跨行推理，例如比較不同行數據的大小關係。 難以處理表格中常見的數據缺失、數據噪聲等問題。 為了克服這些問題，可以採用以下方法： 設計專門針對表格數據的模型架構: 例如，可以借鉴圖神經網絡的思想，設計能夠更好地捕捉表格結構信息的模型。 在訓練過程中加入更多結構和語義信息: 例如，可以使用弱監督學習方法，利用表格自身的結構信息和語義信息，對 LLM 進行預訓練。 將 LLM 與知識圖譜等外部知識庫結合: 利用外部知識庫中的信息，彌補 LLM 對表格結構和語義理解的不足。

Q: 如何設計更人性化的交互方式，讓非專業用戶也能夠輕鬆使用基於 LLM 的表格處理工具？

為了讓非專業用戶也能輕鬆使用基於 LLM 的表格處理工具，需要設計更人性化的交互方式，降低使用門檻： 自然語言交互: 允許用戶使用自然語言描述需求，例如「找出銷售額最高的產品」或「比較 A 公司和 B 公司的利潤率」。 開發更強大的自然語言理解能力，以處理更複雜、更靈活的用戶查詢。 圖形化界面: 提供直觀的圖形化界面，讓用戶可以通過拖拽、點擊等簡單操作完成表格處理任務。 將表格數據可視化，幫助用戶更好地理解數據。 示例引導: 提供豐富的示例，讓用戶可以快速了解工具的功能和使用方法。 允許用戶通過修改示例，完成自己的任務。 智能輔助: 根據用戶的操作，預測用戶的下一步操作，並提供相應的建議。 自動檢測用戶操作中的錯誤，並提供修正建議。 個性化定制: 允許用戶根據自己的需求，定制工具的功能和界面。 學習用戶的使用習慣，提供更個性化的服務。 例如，可以開發一個基於網頁的表格處理工具，用戶只需上傳表格文件，即可使用自然語言與工具進行交互，完成數據查詢、分析、可視化等任務。工具還可以根據用戶的操作，自動推薦相關功能，並提供操作指南，讓非專業用戶也能輕鬆上手。

核心概念

本文旨在全面概述大型語言模型（LLM）和視覺語言模型（VLM）在表格處理任務中的最新進展，探討其技術挑戰和未來方向。

摘要