让LLMs在结构化数据上推理-StructGPT

文章预览

StructGPT旨在研究如何在大型语言模型中统一提高其在结构化数据上的零样本推理能力。其通过使用 迭代阅读-推理（IRR） 的方式来解决基于结构化数据的问答任务， 提出的IRR的方法可以通过构建专门的函数从结构化数据中收集相关证据（即“阅读”），并让大型语言模型集中推理任务，以收集的信息为基础进行推理（即“推理”）。 1 迭代阅读推理(IRR) StructGPT的主要创新在于其统一的框架设计，使得LLM可以在多种结构化数据类型上进行推理，而无需为每种数据类型单独设计解决方案。此框架基于“工具增强”策略，通过专门设计的接口，来解决基于结构化数据的问题。StructGPT将不同类型的结构化数据（如表格、知识图谱和数据库）视为黑箱系统，通过设计适当的接口来获取所需信息。 通过这些接口可以获取表格和列名、列内容、子表等，以及知 ………………………………