要約
本論文では、データ解析における複雑な多段階洞察合成を支援する大規模言語モデル（LLMs）の拡張を目指した新規フレームワーク「Advanced Reasoning and Transformation Engine for Multi-Step Insight Synthesis in Data Analytics (ARTEMIS-DA)」について紹介します。ARTEMIS-DAは、3つの主要なコンポーネントを統合しています：Planer（プランナー）、ユーザーからの複雑な問い合わせをデータ前処理、変換、予測モデリング、可視化などの構造化された順次的な指示に分解する役割を担っています；Coder（コーダー）、これらの指示を実装するために動的にPythonコードを生成し実行します；Grapher（グラファー）、生成された可視化結果から具体的な洞察を導き出します。これらのコンポーネント間の協調を調整することで、ARTEMIS-DAは高度な推論、多段階変換、異なるデータモダリティ間での合成を含む洗練された分析ワークフローを効果的に管理します。このフレームワークはWikiTableQuestionsやTabFactなどのベンチマークで最先端（SOTA）の性能を達成しており、その精密さと適応性により複雑な分析タスクに対処できる能力が示されています。大規模言語モデルの推論能力と自動コード生成・実行、ビジュアル分析を組み合わせることで、ARTEMIS-DAは多段階洞察合成に対する堅牢かつスケーラブルな解決策を提供し、データ解析における広範な課題に取り組んでいます。