Вопрос или проблема
Я исследовал языковые модели, которые могут работать с табличными данными. Моя основная цель – иметь модель, которая сможет отвечать на простые вопросы о моих данных. Примером может быть наличие данных о продажах домашних хозяйств и задавание простых вопросов, таких как “Каковы были средние продажи за последние 2 месяца?”. Одна из лучших моделей, которую я нашел до сих пор, это TAPAS. Однако у нее есть ограничения по размеру табличных данных. Мой размер данных составляет примерно 1 миллион строк с 10 столбцами. Существует ли надежная модель, которая может выполнить упомянутое задание, или есть альтернативный подход к этой проблеме?
Языковые модели будут испытывать трудности при аналитической обработке табличных данных и ответах на сложные вопросы о них из-за того, как они работают (просто предсказывая следующий токен). Возможно, вы сможете добиться интересных результатов с действительно большими моделями, но подход, который мне кажется более многообещающим, – передать основную структуру набора данных моделям, описывая, что представляет собой строка и что представляет собой каждый столбец, и попросить модель написать SQL-запрос, который ответит на ваши вопросы.
Пример: “Мой набор данных состоит из данных о продажах домашних хозяйств. Каждая строка – это продажа и есть 3 столбца: SaleID, Price, Year. Напишите SQL-запрос, который генерирует самую дорогую проданную квартиру по годам.”
Да. Используйте GPT4 для генерации кода, чтобы вывести результаты, затем она может читать и интерпретировать вывод. Это уже продукт, предлагаемый несколькими компаниями, которые используют люди.
Я сделал именно то, что вы описываете, на наборах данных, которые, кстати, также имеют почти ровно 1 миллион строк и ровно 10 столбцов.
Когда у вас около 10 тысяч строк текстовой информации, как вы передаете их в OpenAI или в другие модели LLM, чтобы получить вывод за один вызов API?
Да, мы можем использовать разбивку на части, но это может привести к потере информации.
Как решить эту проблему?
Ответ или решение
Вопрос о том, существует ли языковая модель, способная обрабатывать большие объемы табличных данных и отвечать на вопросы, требует тщательного анализа современных технологий и подходов в области обработки данных. Рассмотрим различные решения, их возможности и ограничения.
Существующие языковые модели для табличных данных
-
TAPAS: Одной из наиболее известных моделей, предназначенных для обработки табличных данных, является TAPAS. Эта модель хорошо справляется с простыми вопросами, основанными на небольших таблицах. Однако, как вы отметили, TAPAS имеет определенные ограничения в отношении размера данных. Обработка 1 миллиона строк с 10 столбцами может привести к снижению эффективности и точности ответов.
-
GPT-4: Более продвинутая языковая модель, такая как GPT-4, может быть использована для генерации SQL-запросов, которые позволяют извлекать данные из вашей таблицы. Этот метод эффективен, поскольку язык SQL лучше всего подходит для работы с структурированными данными. Вы можете описать структуру данных и задать вопрос, а модель сгенерирует соответствующий запрос. Например: "Мой набор данных состоит из данных о продажах домохозяйств. Каждая строка – это продажа, и есть 3 столбца: SaleID, Price, Year. Напишите SQL-запрос, который находит самую дорогую продажу по годам".
Альтернативные подходы к обработке больших объемов данных
-
Предварительная агрегация данных: Если ваши данные содержат много строк, можно рассмотреть предварительную агрегацию данных перед их передачей в языковую модель. Например, вы можете вычислить средние значения, минимумы и максимумы, а затем передать эти агрегированные данные в модель. Это уменьшит нагрузку на модель и повысит вероятность получения точных ответов.
-
Кодирование и декодирование: При использовании больших наборов данных, таких как 1 миллион строк, важно разбивать данные на части (chunking), чтобы избежать потери информации. Однако это может привести к неэффективной работе модели. Альтернативный подход – это кодирование данных: вы можете закодировать данные в более компактную форму и передать их в модель. Это требует дополнительной разработки, но может значительно улучшить качество ответов.
Интеграция с базами данных
Используйте API для интеграции языковых моделей с системами управления базами данных (СУБД). Вы можете создать интерфейс, который принимает вопросы от пользователя, генерирует SQL-запросы с помощью языковой модели и выполняет запрос в базе данных для получения результатов. Это позволяет избежать ограничений, связанных с объемом данных, и одновременно получать точные ответы на запросы.
Заключение
Хотя современные языковые модели, такие как TAPAS и GPT-4, предлагают интересные возможности для обработки табличных данных, возможности их применения могут быть ограничены при работе с очень большими наборами данных. Наши рекомендации включают использование SQL-запросов для получения информации из баз данных и предварительную агрегацию данных, чтобы снизить нагрузку на модель. Эти подходы помогут вам эффективно отвечать на вопросы, связанные с вашими данными.
Не забудьте учитывать специфику вашего бизнеса и задач, при выборе наиболее подходящего решения.