SYSTEM UND VERFAHREN ZUR VERWENDUNG VON SCHWACHEN LERNERN AN GROSSEN SPRACHMODELLEN

Ein computerimplementiertes Verfahren beinhaltet ein Umwandeln von Tabellendaten in eine Textdarstellung, ein Erzeugen von Metadaten, die der Textdarstellung der Tabellendaten zugeordnet sind, ein Ausgeben einer oder mehrerer Datenbeschreibungen natürlicher Sprache, die die Tabellendaten angeben, als Reaktion auf die Verwendung eines großen Sprachmodells (LLM) und Zero-Shot-Aufforderung der Metadaten und der Textdarstellung der Tabellendaten, ein Ausgeben einer oder mehrerer Zusammenfassungen unter Verwendung des LLM und Anhängen einer Aufforderung an die eine oder die mehreren Datenbeschreibungen natürlicher Sprache, ein Auswählen einer einzelnen Zusammenfassung der einen oder der mehreren Zusammenfassungen als Reaktion darauf, dass die einzelne Zusammenfassung eine kleinste Validierungsrate aufweist, ein Empfangen einer Abfrage, die den Tabellendaten zugeordnet ist, ein Ausgeben einer oder mehrerer Vorhersagen, die der Abfrage zugeordnet sind, und als Reaktion auf das Erreichen einer Konvergenzschwelle mit der einen oder den mehreren Vorhersagen, die aus der einen oder den mehreren Iterationen erzeugt werden, ein Ausgeben einer endgültigen Vorhersage, die der Abfrage zugeordnet ist. A computer-implemented method includes converting tabular data to a text representation, generating metadata associated with the text representation of the tabular data, outputting one or more natural language data descriptions indicative of the tabular data in response to utilizing a large language model (LLM) and zero-shot prompting of the metadata and text representation of the tabular data, outputting one or more summaries utilizing the LLM and appending a prompt on the one or more natural language data descriptions, selecting a single summary of the one or more summaries in response to the single summary having a smallest validation rate, receiving a query associated with the tabular data, outputting one or more predictions associated with the query, and in response to meeting a convergence threshold with the one or more predictions generated from the one or more iterations, output a final prediction associated with the query.