この論文は、表という形式でデータを整理したり分析したりするときに、大きな言語モデルという技術をどのように使えるかについて書かれています。

しかし、表という形式のデータは、自然言語とは違って、行や列に分かれていて、それぞれに名前や型や関係があるという特徴があります。

例えば、学校の成績表は、生徒の名前やクラスや科目や点数などの情報が入っていますが、これらの情報は、単なる文字や数字ではなく、それぞれに意味や計算方法があります。

このような表のデータを理解したり操作したりするには、大きな言語モデルは、自然言語だけでなく、表の特徴も学ばなければなりません。

この論文では、表のデータを扱うために、大きな言語モデルをどのように学習させたり、どのように使ったりするかについて、いくつかの方法を紹介しています。

具体的には、以下のような方法があります。

１．学習ベースの方法:

この方法は、大きな言語モデルに、表のデータを読んだり書いたりするための知識やルールを教えることで、表のタスクに特化させる方法です。

例えば、表から質問に答えるというタスクを教えるときは、たくさんの表と質問と答えの例を用意して、それらを大きな言語モデルに読ませて、正しい答えを出せるようにします。

この方法は、表のタスクに合わせて、大きな言語モデルの構造や学習目標を変えたり、複数のタスクを同時に教えたりすることで、性能を向上させることができます。

２．プロンプトベースの方法:

この方法は、大きな言語モデルに、表のデータを読んだり書いたりするためのヒントや手がかりを与えることで、表のタスクを解かせる方法です。

例えば、表から質問に答えるというタスクを解かせるときは、表のデータを自然言語に変換したり、質問に関連する部分を強調したり、同じようなタスクの例を見せたりすることで、大きな言語モデルに答えを導き出させます。

この方法は、大きな言語モデルがすでに持っている言語理解能力を活用することで、表のタスクに対応できることがあります。

３．エージェントベースの方法:

この方法は、大きな言語モデルに、表のデータを操作したり分析したりするための外部のツールやソフトウェアを使わせることで、表のタスクを解かせる方法です。

例えば、表のデータを分析するというタスクを解かせるときは、大きな言語モデルに、表のデータをExcelやPythonなどのツールに入力させたり、そのツールの機能やコマンドを使ったりするように指示したり、その結果を受け取ったりすることで、表のデータを処理させます。

この方法は、大きな言語モデルが自分で考えたり行動したりする能力を発揮することで、表のタスクに対応できることがあります。

このように、表のデータを扱うためには、大きな言語モデルに、表の特徴やタスクの目的を教えたり、ヒントを与えたり、ツールを使わせたりすることが必要です。

この論文では、これらの方法の長所や短所や課題についても議論しています。

表のデータを扱うことは、人間にとっても難しいことが多いので、大きな言語モデルが表のデータを理解して、人間の仕事を助けてくれると嬉しいですね。