[논문리뷰] TabDSR: Decompose, Sanitize, and Reason for Complex Numerical Reasoning in Tabular Data

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저자: Jin Zeng, Wei Lu, Haihua Chen, Fengchang Yu, arnodjiang

핵심 연구 목표

논문은 복잡한 질문, 노이즈가 있는 데이터, 제한된 수치 연산 능력으로 인해 대규모 언어 모델(LLM) 이 테이블 질의응답(TQA) 에서 저조한 성능을 보이는 문제를 해결합니다. 특히, 다단계(multi-hop) 수치 추론 과 지저분한 테이블 데이터 처리의 어려움을 극복하여 LLM의 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

저자들은 TABDSR 이라는 프롬프트 기반 프레임워크를 제안합니다. 이는 세 가지 에이전트로 구성됩니다: 복잡한 질문을 세분화하는 Query Decomposer Agent , 노이즈가 많고 구조화되지 않은 테이블을 정리하는 Table Sanitizer Agent , 그리고 정제된 테이블에서 최종 답변을 도출하기 위해 실행 가능한 Python 코드 를 생성하는 PoT-based Reasoner Agent 입니다. 또한, 데이터 누출을 최소화하고 복잡한 수치 추론을 평가하기 위한 새로운 데이터셋 CalTab151 을 구축했습니다.

주요 결과

TABDSR 은 기존 방법론들을 일관되게 능가하며 TAT-QA 에서 8.79% , TableBench 에서 6.08% , 그리고 자체 구축한 CalTab151 에서 19.87% 의 최고 정확도 향상을 달성했습니다. 특히, Qwen2.5-7B 모델을 사용했을 때 다른 프롬프트 기반 LLM 들을 크게 앞질렀으며, GPT-4o 및 DeepSeek-V3 와 같은 강력한 모델에서도 성능 향상을 입증하여 방법론의 전이성 을 보여주었습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

TABDSR 은 테이블 기반 수치 추론 에서 LLM의 성능 을 크게 향상시킬 수 있는 실용적이고 효과적인 솔루션을 제공합니다. 특히 금융 TQA, 비즈니스 인텔리전스, 헬스케어 등 노이즈가 많고 복잡한 데이터를 다루는 실제 시나리오에서 견고하고 확장 가능한 분석 시스템 구축에 기여합니다. 프롬프트 기반 접근 방식은 데이터 주석이나 특수 훈련 없이 기존 LLM에 쉽게 통합될 수 있다는 장점이 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.