Capture the Flag: Uncovering Data Insights with Large Language Models

要約

膨大な量のデータから少数の関連する洞察を抽出することは、データ主導の意思決定の重要な要素です。
ただし、このタスクを実行するには、かなりの技術スキル、ドメインの専門知識、および人間の労働が必要です。
この研究では、推論とコード生成技術の最近の進歩を活用して、大規模言語モデル (LLM) を使用してデータ内の洞察の発見を自動化する可能性を探ります。
我々は、データセット内の意味のある適切な情報 (フラグ) を認識するモデルの能力を測定する、「キャプチャ ザ フラグ」原理に基づいた新しい評価方法論を提案します。
さらに、内部動作が異なる 2 つの概念実証エージェントを提案し、現実世界の販売データセットでそのようなフラグを捕捉する能力を比較します。
ここで報告された研究は暫定的なものですが、私たちの結果はコミュニティによる将来の調査を義務付けるのに十分興味深いものです。

要約(オリジナル)

The extraction of a small number of relevant insights from vast amounts of data is a crucial component of data-driven decision-making. However, accomplishing this task requires considerable technical skills, domain expertise, and human labor. This study explores the potential of using Large Language Models (LLMs) to automate the discovery of insights in data, leveraging recent advances in reasoning and code generation techniques. We propose a new evaluation methodology based on a ‘capture the flag’ principle, measuring the ability of such models to recognize meaningful and pertinent information (flags) in a dataset. We further propose two proof-of-concept agents, with different inner workings, and compare their ability to capture such flags in a real-world sales dataset. While the work reported here is preliminary, our results are sufficiently interesting to mandate future exploration by the community.

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