본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 이용한 TableQA(표 질의응답) 문제 해결을 위해 스프레드시트 수식을 실행 가능한 표현으로 사용하는 새로운 접근 방식을 제시합니다. 기존 TableQA 방법들이 다양한 질문 유형이나 표 구조에 대한 적응력이 부족한 점을 보완하기 위해, 다양한 구조의 표에서 복잡한 추론 문제를 해결하는 데 스프레드시트 수식을 활용합니다. 기존 데이터셋을 기반으로 수식 주석이 달린 대규모 TableQA 데이터셋인 FormulaQA를 구축하고, 다양한 유형의 표와 질문에 동시에 대응 가능한 일반적인 표 질의응답 프레임워크인 TabAF를 제안합니다. TabAF는 단일 LLM 백본으로 답변과 수식을 모두 생성하여, 기존 방법들보다 뛰어난 다양성과 일반화 성능을 보여주며, Llama3.1-70B 기반 TabAF는 WikiTableQuestion, HiTab, TabFact 데이터셋에서 최첨단 성능을 달성합니다.
