Tablellm 7b

🚀 TableLLM: 実際のオフィスシナリオで大規模言語モデルによる表データ操作を可能にする

TableLLMは、スプレッドシートや文書に埋め込まれた表データ操作タスクを効率的に処理するために設計された強力な大規模言語モデルです。これは、実際のオフィスシナリオのニーズを満たすことができます。TableLLMシリーズには、TableLLM - 7B と TableLLM - 13B の2つの異なる規模があり、それぞれ CodeLlama - 7b - Instruct - hf と CodeLlama - 13b - Instruct - hf をベースにファインチューニングされています。

TableLLMは、異なるシナリオに基づいて、表データ操作タスクを処理するためのコードソリューションまたは直接のテキスト回答を生成します。コード生成は、スプレッドシートに埋め込まれた表データの操作（挿入、削除、更新、クエリ、マージ、プロットなど）に使用され、テキスト生成は、文書に埋め込まれた表データの操作（短い表のクエリなど）に使用されます。

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🚀 クイックスタート

TableLLMの詳細な使用方法については、GitHubページを参照してください：https://github.com/TableLLM/TableLLM

✨ 主な機能

• スプレッドシートや文書に埋め込まれた表データ操作タスクを効率的に処理できます。
• 異なるシナリオに応じて、コードソリューションまたは直接のテキスト回答を生成します。

📚 ドキュメント

🔍 評価結果

TableLLMのコードソリューション生成能力は、WikiSQL、Spider、自作の表操作ベンチマークの3つのベンチマークで評価されました。テキスト回答生成能力は、WikiTableQuestion (WikiTQ)、TAT - QA、FeTaQA、OTTQAの4つのベンチマークでテストされました。評価結果は以下の通りです：

💻 プロンプトテンプレート

コードソリューションとテキスト回答の生成に使用したプロンプトを以下に紹介します。

基本的な使用法

コードソリューション

単一の表に対する挿入、削除、更新、クエリ、およびプロット操作のプロンプトテンプレートです。

[INST]以下はCSVファイルの最初の数行です。提供された質問を解決するPythonプログラムを作成する必要があります。

CSVファイルのヘッダーと最初の数行:
{csv_data}

質問: {question}[/INST]

2つの表に対するマージ操作のプロンプトテンプレートです。

[INST]以下は2つのCSVファイルの最初の数行です。提供された質問を解決するPythonプログラムを作成する必要があります。

CSVファイル1のヘッダーと最初の数行:
{csv_data1}

CSVファイル2のヘッダーと最初の数行:
{csv_data2}

質問: {question}[/INST]

csv_data フィールドには、提供された表ファイルの最初の数行が入力されます。以下は例です。

Sex,Length,Diameter,Height,Whole weight,Shucked weight,Viscera weight,Shell weight,Rings
M,0.455,0.365,0.095,0.514,0.2245,0.101,0.15,15
M,0.35,0.265,0.09,0.2255,0.0995,0.0485,0.07,7
F,0.53,0.42,0.135,0.677,0.2565,0.1415,0.21,9
M,0.44,0.365,0.125,0.516,0.2155,0.114,0.155,10
I,0.33,0.255,0.08,0.205,0.0895,0.0395,0.055,7

テキスト回答

短い表に対する直接のテキスト回答生成のプロンプトテンプレートです。

[INST] [Question] で概説された質問に直接対応する、徹底的かつ正確な解決策を提供してください。
### [表の説明]
{table_descriptions}

### [表]

{table_in_csv}

### [質問]
{question}

### [解決策][INST/]

📄 ライセンス

このプロジェクトは、Llama2ライセンスの下で提供されています。トレーニングデータには、RUCKBReasoning/TableLLM - SFT が使用されています。