TQA-Bench

TQA-Bench是由香港科技大学和清华大学联合创建的多表问答基准数据集，旨在评估大型语言模型在处理复杂关系数据上的能力。该数据集包含10个来自真实世界的数据库实例，涵盖了从8K到64K tokens的不同上下文长度，以测试模型在不同数据量下的表现。数据集的创建过程包括数据收集、关系数据采样、评估任务定义和带符号扩展的问题生成，确保了数据集的多样性和代表性。TQA-Bench主要应用于金融、医疗和电子商务等领域的复杂数据管理任务，旨在解决现有单表问答基准无法捕捉多表关系复杂性的问题。

TQA-Bench is a multi-table question answering benchmark dataset jointly created by The Hong Kong University of Science and Technology and Tsinghua University, which aims to evaluate the capabilities of large language models in processing complex relational data. This dataset contains 10 real-world database instances, covering context lengths ranging from 8K to 64K tokens to test the model's performance under different data volumes. The dataset construction process includes data collection, relational data sampling, evaluation task definition, and question generation with symbolic expansion, which ensures the diversity and representativeness of the benchmark. TQA-Bench is mainly applied to complex data management tasks in fields such as finance, healthcare and e-commerce, and aims to solve the limitation that existing single-table question answering benchmarks fail to capture the complexity of multi-table relational relationships.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

TQA-Bench数据集的构建过程分为四个关键阶段：数据收集、关系数据采样、评估任务定义和问题生成与符号扩展。首先，通过收集来自多个公共数据集的大型关系数据库实例，确保了数据集的多样性和代表性。其次，设计了一种采样方法，以创建具有不同序列化长度的表子集，从而评估模型在不同上下文长度下的性能。接着，定义了三种主要问题类别，并细分为七个子类别，以捕捉多表QA任务的多样性。最后，通过符号扩展生成评估问题，确保评估框架的鲁棒性和可靠性。

特点

TQA-Bench数据集的主要特点包括：多样化的关系数据库实例、灵活的采样机制、多样的评估任务类别以及符号扩展的集成。这些特点使得该数据集能够全面评估大型语言模型在复杂多表QA任务中的能力，涵盖从简单的数据检索到复杂的推理任务。此外，符号扩展的引入确保了模型在处理多表关系数据时的推理能力得到有效评估，而非仅依赖于概率模式匹配。

使用方法

TQA-Bench数据集的使用方法包括：首先，选择合适的模型进行评估，涵盖从开源到闭源、从小规模到大规模的多种模型。其次，根据数据集提供的评估任务类别和子类别，生成具体的评估问题。然后，通过符号扩展机制，生成多样化的评估问题实例。最后，使用预定义的评估框架和标准化的提示模板，对模型的性能进行系统评估，并分析其在不同上下文长度和任务类别下的表现。

背景与挑战

背景概述

随着大型语言模型（LLMs）的兴起，复杂数据管理任务，特别是多表关系数据上的问答（QA）任务，迎来了巨大的机遇。尽管取得了显著进展，系统地评估LLMs在多表QA上的表现仍然是一个关键挑战，这主要源于分析异构表结构和处理序列化关系数据的固有复杂性。现有的基准主要集中在单表QA上，未能捕捉到跨多个关系表推理的复杂性，这在金融、医疗和电子商务等实际领域中是常见的需求。为了填补这一空白，我们提出了TQA-Bench，这是一个新的多表QA基准，旨在评估LLMs在处理复杂关系数据上的能力。我们的基准结合了来自真实世界公共数据集的多样化关系数据库实例，并引入了一种灵活的采样机制，以创建具有不同多表上下文长度的任务，范围从8K到64K个标记。为了确保鲁棒性和可靠性，我们在评估框架中集成了符号扩展，以评估LLM在简单数据检索或概率模式匹配之外的推理能力。

当前挑战

构建一个实用的多表QA基准面临三大挑战。首先，现有的大多数多表QA基准基于单表上下文，无法捕捉跨多个互联表推理的复杂性。其次，这些基准中的表通常数据量非常小，无法反映实际应用中遇到的大规模或异构表。第三，基于固定问题集的推理能力评估可能引入结果的不可靠性，因为模型可能学会优化特定数据集中的概率模式匹配，而不是展示对复杂问题的鲁棒泛化能力。解决这些挑战对于创建一个准确反映多表QA在实际环境中需求的基准至关重要。

常用场景

经典使用场景

TQA-Bench 数据集的经典使用场景在于评估大型语言模型（LLMs）在多表问答任务中的表现。通过提供来自真实世界公共数据集的多样化关系数据库实例，该数据集能够测试模型在处理异构表结构和大规模序列化关系数据时的能力。特别是，TQA-Bench 引入了灵活的采样机制，生成具有不同上下文长度的任务，从 8K 到 64K 标记不等，从而评估模型在不同数据量级下的可扩展性。此外，通过符号扩展的集成，该数据集能够评估模型在复杂问答任务中的推理能力，超越简单的数据检索或概率模式匹配。

解决学术问题

TQA-Bench 数据集解决了现有单表问答基准无法捕捉多表关系推理复杂性的学术研究问题。传统的单表问答基准难以反映现实世界中如金融、医疗和电子商务等领域中常见的多表问答需求。TQA-Bench 通过引入多表关系数据库实例和符号扩展，填补了这一研究空白，为系统评估 LLMs 在复杂数据管理任务中的表现提供了可靠的工具。这不仅有助于理解 LLMs 在多表问答中的性能，还为推动其在复杂数据驱动环境中的应用提供了宝贵的见解。

衍生相关工作

TQA-Bench 数据集的发布催生了一系列相关的经典工作，特别是在多表问答和大型语言模型的评估领域。例如，一些研究团队基于 TQA-Bench 开发了新的模型训练和评估方法，以提高模型在处理复杂关系数据时的性能。此外，TQA-Bench 还激发了对符号扩展技术的深入研究，探索其在增强模型推理能力方面的潜力。同时，该数据集也促进了跨学科的合作，如计算机科学和数据管理领域的研究人员共同开发新的数据处理和分析工具，以应对现实世界中的复杂数据挑战。