WikiTableEdit: A Benchmark for Table Editing by Natural Language Instruction [56.2] 本稿では,表編集作業におけるLarge Language Models(LLM)の性能について検討する。 Wikiデータセットから26,531のテーブルを活用し、6つの異なる基本操作のための自然言語命令を生成する。 WikiTableEditデータセット上でいくつかの代表的大規模言語モデルを評価し,その課題を実証する。 論文参考訳（メタデータ） (Tue, 5 Mar 2024 13:33:12 GMT)
表を編集するタスク（We select six commonly-employed fundamental operations for our dataset: (1) Adding a new row or column, (2) Removing a row or column, (3) Swapping two rows, (4) Reordering based on a certain column, (5) Merging adjacent cells with identical values, and (6) Splitting the merged cells.）の提案とデータセットの作成。GPT3.5-turboで厳しい感じであり、スコアを見るに簡単に見えて難しいタスクであるよう。（より大規模なモデルでの結果も知りたいところではある）