Risposta a Domande su Tabelle Senza Addestramento tramite Navigazione su Griglia di Tabelle e Prompting Inferenziale Progressivo

È stato proposto un nuovo approccio senza addestramento per la Risposta a Domande su Tabelle (TQA), che sfrutta due framework strutturati di prompting: Navigazione su Griglia di Tabelle (TGN) e Prompting Inferenziale Progressivo (PIP). TGN naviga iterativamente righe e colonne attraverso un ciclo a tre moduli per individuare prove e perfezionare le risposte, mentre PIP impone l'identificazione delle colonne per una selezione progressiva esplicita delle righe basata sulla query. Il metodo è stato valutato su 17 LLM contro 6 baseline sui dataset TableBench e FeTaQa. Su TableBench, TGN migliora rispetto alla baseline più forte, dimostrando una navigazione efficace delle tabelle senza necessità di fine-tuning o addestramento specifico per il compito. Il lavoro affronta la necessità di un controllo verificabile nei TQA basati su LLM, offrendo un processo di ragionamento trasparente.