ProTrix：构建基于句子上下文的表格规划与推理模型

表格在各个领域传达信息中起着至关重要的作用。我们提出了一个先规划后推理的框架，用于回答基于带句子上下文表格的不同类型的用户查询。该框架首先在上下文中规划推理路径，然后将每个步骤分配给基于程序的或文本的推理以得出最终答案。该框架增强了上下文学习和微调方法的表格推理能力。遵循先规划后推理框架的 GPT-3.5-Turbo 在没有自一致性的情况下超越了其他提示基线，同时使用了更少的 API 调用和上下文示例。我们还构建了一个指令微调集 TrixInstruct，以评估使用该框架进行微调的有效性。我们通过在 TrixInstruct 上微调模型来提出 ProTrix 模型家族。我们的实验表明，ProTrix 家族仅用 6k 训练实例即可泛化到各种未见过的表格任务。我们进一步证明，ProTrix 能够生成准确且忠实的解释来回答复杂的自由形式问题。我们的工作强调了规划与推理能力对于具有泛化性和可解释性的表格任务模型的重要性。我们在 https://github.com/WilliamZR/ProTrix 开源了我们的数据集和模型。