TableBench: A Comprehensive and Complex Benchmark for Table Question Answering [33.6] 本稿では,産業シナリオにおける大規模言語モデル(LLM)の適用について検討する。 本稿では,テーブル質問応答機能(TableQA)の4大カテゴリに18のフィールドを含む,包括的で複雑なベンチマークTableBenchを提案する。 TableBenchで実施された大規模な実験は、オープンソースのLLMとプロプライエタリなLLMの両方に、現実世界の要求を満たすための大きな改善の余地があることを示唆している。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 17 Aug 2024 11:40:10 GMT)
TableQAのベンチマーク。様々な手法、fine tuningベースの手法など評価がしっかりと行われて参考になる。Textual Chain of Thought (TCoT), Symbolic Chain of Thought (SCoT), Program of Thought (PoT)の各モデルへの影響が面白く、GPT-4 turboには有効だが、GPT-4oだと逆効果になっている。全体的にまだ人間のパフォーマンスには及んでいなさそう。