表格数据上的类型化决策模型
原文标题：Typed Decision Models on Tabular Data
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论文研究类型化决策模型（返回每个答案概率而非生成文本的语言模型）在表格数据上的表现，比较四种决策模型与三种大语言模型。决策模型以更低成本达到与 LLM 相当的性能，且对问题表述更稳健。但所有模型对表格组织方式都不稳健，至少三分之一的决策在重写下会改变。
- 问题
- 表格数据问答中，生成式 LLM 成本高且对问题表述敏感。
- 方法
- 比较返回各答案概率的类型化决策模型与 LLM，并在 21 种保持内容的改写下测试稳健性。
- 结果
- 决策模型以更低成本达到与 LLM 相当性能；但所有模型对表格组织方式不稳健，至少三分之一决策会变
- 影响
- 表格分类/校验类任务可优先考虑决策模型降本，但需警惕表格格式改写带来的决策漂移。
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