大型语言模型处理表格数据的瓶颈与突破
2025-05-09
大型语言模型（LLM）擅长处理文本和图像信息，但在处理表格数据方面却存在不足。目前，LLM主要依赖于已发布的统计摘要，而无法充分利用表格数据（如调查数据）中的知识。文章提出了一种新的方法，通过机械蒸馏技术，创建单变量、双变量和多变量摘要，并结合LLM提出问题和学习，从而更好地理解和利用表格数据。该方法包含三个步骤：理解数据结构、确定可提出的问题类型以及创建机械摘要和可视化结果。作者认为，这种方法可以用于增强检索式问答系统（RAG）和补充可能存在偏差的“世界数据”，并建议从科学论文数据存储库（如哈佛数据仓）和管理数据入手进行验证。
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