NGV 三年展有一个非官方吉祥物。
今年的展览中有许多以香蕉为主题的作品，以下是其中几件。
你发现了多少？
1 Installation view of Maurizio Cattelan’s Comedian on display in NGV Triennial from 3 December 2023 to 7 April 2024 at NGV International, Melbourne. Photography: Sean Fennessy. Courtesy of the artist and Marian Goodman Gallery, New York
2 Installation view of Prudence Flint’s work on display in NGV Triennial from 3 December 2023 – 7 April 2024 at NGV International, Melbourne. Photography: Sean Fennessy. Courtesy of the artist and Fine Arts, Sydney and mother’s tankstation Dublin|London. The NGV warmly thanks Bruce Parncutt AO and Celebration Donors for supporting the acquisition of two paintings from Prudence Flint’s new body of work
3 Installation view of Diego Cibelli’s Mediation in an emergency on display in NGV Triennial from 3 December 2023 to 7 April 2024 at NGV International, Melbourne. Photography: Sean Fennessy. Purchased with funds donated by Amit and David Holckner, and Lisa Ring, 2023
#现代艺术# #墨尔本生活# #NGV三年展# #澳大利亚·维多利亚国立美术馆[地点]#
今年的展览中有许多以香蕉为主题的作品，以下是其中几件。
你发现了多少？
1 Installation view of Maurizio Cattelan’s Comedian on display in NGV Triennial from 3 December 2023 to 7 April 2024 at NGV International, Melbourne. Photography: Sean Fennessy. Courtesy of the artist and Marian Goodman Gallery, New York
2 Installation view of Prudence Flint’s work on display in NGV Triennial from 3 December 2023 – 7 April 2024 at NGV International, Melbourne. Photography: Sean Fennessy. Courtesy of the artist and Fine Arts, Sydney and mother’s tankstation Dublin|London. The NGV warmly thanks Bruce Parncutt AO and Celebration Donors for supporting the acquisition of two paintings from Prudence Flint’s new body of work
3 Installation view of Diego Cibelli’s Mediation in an emergency on display in NGV Triennial from 3 December 2023 to 7 April 2024 at NGV International, Melbourne. Photography: Sean Fennessy. Purchased with funds donated by Amit and David Holckner, and Lisa Ring, 2023
#现代艺术# #墨尔本生活# #NGV三年展# #澳大利亚·维多利亚国立美术馆[地点]#
由于表格数据是一种结构化的数据，有行和列，现阶段LLM对于理解表格数据和基于表格数据推理都比较弱。
这篇新论文：《Chain-of-Table: Evolving Tables in the Reasoning Chain for Table Understanding》提出了个新的思路让 LLM 更好的对表格相关的内容进行推理。
先看个例子（参考图一），假如有一个自行车运动员排名的表格如下：
| 排名 | 自行车运动员 |
|------|-----------------|
| 1 | Alejandro (ESP) |
| 2 | Davide (ITA) |
| 3 | Paolo (ITA) |
| 4 | Haimar (ESP) |
现在需要让 LLM 找出哪个国家有最多的自行车运动员进入前三名？
基于 Chain-of-Table 的思路是这样的，也是分步骤操作：
1. 先将表格扩展成 3 列，新增一个 country 的列，数据从第二列中获取
2. 选择排名前 3 的行（因为题目只关心前三名）
3. 按照 country 分组并计数
4. 对表格进行排序得到新的表格
| 国家 | 数量 |
|------|------|
| ITA | 2 |
| ESP | 1 |
最终得到 ITA 就是前三名运动员最多的国家！
这里面有几个要点：
一、为了更好的让大语言模型理解和操作模型，需要对大语言模型进行微调，从而可以：
1. 用Markdown表达表格格式
2. 能支持一组在SQL和DataFrame开发中常用的五个表操作：f_add_column()、f_select_row()、f_select_column()、f_group_by() 和 f_sort_by()
二、由大语言模型根据问题和表格来规划对表格的操作步骤
前面例子中的4个步骤，并不是由人去生成的步骤，而是大语言模型去根据问题和当前状态一步步推理而来
三、每一个步骤由两个操作组成（图二）：动态规划（Dynamic Planning）和参数生成（Argument Generation）
动态规划 是根据原始问题、当前表格内容和可用的表操作（f_add_column、f_select_row 等）来选择下一次操作
参数生成则是根据选择好的操作，找出要传入的参数。
（不太清楚为啥不合并成一次操作）
重复以上步骤一直到找出答案为止。
基于现阶段的 LLM 能力，这确实是一种不错的思路：
为 LLM 提供理解和操作表格的能力，让 LLM 利用自身的推理能力将复杂任务分解成多个步骤，一步步操作表格得到最终结果。
论文地址：https://t.cn/A6j7rLeF
这篇新论文：《Chain-of-Table: Evolving Tables in the Reasoning Chain for Table Understanding》提出了个新的思路让 LLM 更好的对表格相关的内容进行推理。
先看个例子（参考图一），假如有一个自行车运动员排名的表格如下：
| 排名 | 自行车运动员 |
|------|-----------------|
| 1 | Alejandro (ESP) |
| 2 | Davide (ITA) |
| 3 | Paolo (ITA) |
| 4 | Haimar (ESP) |
现在需要让 LLM 找出哪个国家有最多的自行车运动员进入前三名？
基于 Chain-of-Table 的思路是这样的，也是分步骤操作：
1. 先将表格扩展成 3 列，新增一个 country 的列，数据从第二列中获取
2. 选择排名前 3 的行（因为题目只关心前三名）
3. 按照 country 分组并计数
4. 对表格进行排序得到新的表格
| 国家 | 数量 |
|------|------|
| ITA | 2 |
| ESP | 1 |
最终得到 ITA 就是前三名运动员最多的国家！
这里面有几个要点：
一、为了更好的让大语言模型理解和操作模型，需要对大语言模型进行微调，从而可以：
1. 用Markdown表达表格格式
2. 能支持一组在SQL和DataFrame开发中常用的五个表操作：f_add_column()、f_select_row()、f_select_column()、f_group_by() 和 f_sort_by()
二、由大语言模型根据问题和表格来规划对表格的操作步骤
前面例子中的4个步骤，并不是由人去生成的步骤，而是大语言模型去根据问题和当前状态一步步推理而来
三、每一个步骤由两个操作组成（图二）：动态规划（Dynamic Planning）和参数生成（Argument Generation）
动态规划 是根据原始问题、当前表格内容和可用的表操作（f_add_column、f_select_row 等）来选择下一次操作
参数生成则是根据选择好的操作，找出要传入的参数。
（不太清楚为啥不合并成一次操作）
重复以上步骤一直到找出答案为止。
基于现阶段的 LLM 能力，这确实是一种不错的思路：
为 LLM 提供理解和操作表格的能力，让 LLM 利用自身的推理能力将复杂任务分解成多个步骤，一步步操作表格得到最终结果。
论文地址：https://t.cn/A6j7rLeF
选错配偶:这也是最常见的失败原因。婚姻使人们密切接触。除非关系融洽，否则失败难以避免。尤其是这种失败，可以毁掉一切成功的形象。Choosing the wrong spouse: this is also the most common reason for failure. Marriage brings people into close contact. Failure is inevitable unless the relationship is harmonious. This kind of failure, in particular, can ruin all the images of success.
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