RSAT: Structured Attribution Makes Small Language Models Faithful Table Reasoners

RSAT ist eine neue Methode, die kleine Sprachmodelle (SLMs) trainiert, um eine getreue, schrittweise Argumentation für Tabellenfragen zu erstellen, die mit zellgenauen Zitaten untermauert ist. Sie verbessert die Treue erheblich (3,7-fach) und erreicht eine nahezu perfekte Zitiergültigkeit, indem die Attribuierung in den Denkprozess integriert wird.