TableMaster — це конвеєр, що базується виключно на промптингу, який досягає 78,13% на WikiTQ з GPT-4o-mini — на 13 пунктів вище, ніж Chain-of-Table — завдяки поєднанню вилучення фокусної таблиці (table-of-focus), семантичної вербалізації та адаптивного перемикання між текстовим і символічним міркуванням. Ось що ця архітектура означає для ШІ-агентів, які працюють із фінансовими книгами, такими як Beancount.
Chain-of-Table (ICLR 2024) improves LLM tabular reasoning by evolving the table itself as the intermediate state — achieving 67.31% on WikiTQ vs. 61.48% for prior baselines, with a +10.25 point advantage on tables exceeding 4,000 tokens and direct applicability to Beancount ledger query agents.
TableLlama донавчає Llama 2 (7B) на 2,6 млн прикладах табличних завдань і перевершує GPT-4 у структурних за вданнях, як-от анотування типів стовпців (F1 94 проти 32), але відстає на 33 пункти у композиційному мисленні WikiTQ — каліброваному бенчмарку того, що відкриті моделі 7B можуть і чого не можуть у фінансовому ШІ сьогодні.
TAPAS (Google Research, ACL 2020) відповідає на запитання за таблицями, вибираючи комірки та застосовуючи скалярні агрегації — без генерації SQL. Цей пост аналізує архітектуру, її приріст точності SQA на 12 пунктів і те, чому парадигма вибору комірок підходить для невеликих запитів до реєстру Beancount, але стає неефективною при масштабуванні.
MAC-SQL (COLING 2025) використовує трьох спеціалізованих агентів — Selector для скорочення схеми, Decomposer для декомпозиції питань та Refiner для виправлення SQL на основі результатів виконання — щоб досягти точності виконання 59,59% у бенчмарку BIRD; абляційне дослідження показує, що Refiner робить найбільший внесок (+4,63 пункту), що має пряме значення для генерації запитів до журналів Beancount.
DIN-SQL (NeurIPS 2023) декомпозує text-to-SQL на етапи прив'язки до схеми, класифікації складності та генерації SQL, що підвищує точність виконання GPT-4 на Spider з 67,4% до 85,3% без донавчання — і ця ж стратегія декомпозиції безпосередньо переноситься на інтерфейси природною мовою для мови запитів BQL від Beancount.
Бенчмарк BIRD (NeurIPS 2023) тестує LLM на 95 реальних базах даних — GPT-4 досягає лише 54,89% точності виконання з підказками щодо домену та 34,88% без них. Цей розрив у 20 пунктів безпосередньо визначає завдання, які має вирішити інтерфейс BQL природною мовою для Beancount.
GraphRAG від Microsoft створює граф сутностей, розділений за алгоритмом Лейдена, над корпусом тексту та попередньо обчислює резюме спільнот для відповідей на глобальні питання осмислення, з якими не справляється стандартний векторний RAG — проте аудит упередженості 2025 року показує, що заявлені показники успіху в 72–83% руйнуються після корекції артефактів позиції та довжини в оцінюванні «LLM як суддя».
Візьміть фінанси під контроль з нашою відкритою системою подвійного запису. Почніть свій Ledger сьогодні.
© 2019 - 2026 Beancount.io
