表格数据处理大语言模型训练新范式：交叉验证与混合训练集构建

当前技术领域痛点

在数字化办公场景中，表格数据处理面临着两大核心挑战：一是现有大语言模型对表格数据处理的准确率普遍偏低；二是不同格式的表格（如文档嵌入表格与电子表格）需要采用完全不同的处理方法。传统解决方案通常存在以下问题：

1. 推理能力不足：现有benchmark提供的简短答案无法支持复杂表格操作所需的推理过程
2. 数据多样性有限：训练数据主要集中在表格查询操作，缺乏更新、合并、绘图等实际办公需求
3. 格式适应性差：无法同时处理文档嵌入表格（如Word/PDF）和电子表格（如Excel/CSV）两种主流格式

技术实现框架

本专利提出了一种创新的训练方法框架，通过数据推理过程拓展和数据交叉验证双重策略构建高质量混合训练集：

[原始表格问答数据] → 
    分支1：[数据拓展模块] → 生成过程描述/操作代码 → 拓展训练数据
    分支2：[数据生成模块] → 新问题生成 → 双路径答案生成 → 交叉验证 → 生成训练数据
↓
[混合训练集构建] → [预训练模型微调] → [表格数据处理大语言模型]

核心算法实现

损失函数设计：

\mathcal{L} = -\sum_{i=1}^n \log P(y_i|x,y_{j

其中x表示输入，y表示输出，P(y_i|x,y_{j

交叉验证伪代码：

def cross_validate(table, question):
    if table.type == "文档嵌入":
        ans1 = llm_generate(question, method="text")  # 文本推理路径
        ans2 = llm_generate(question, method="code")  # 代码生成路径
        if execute_code(ans2.code) == ans1.result:
            return (table, question, ans1), (table, question, ans2)
    else:  # 电子表格
        code1 = llm_generate(question, model="GPT-3.5")
        code2 = llm_generate(question, model="GPT-4")
        if execute_code(code1) == execute_code(code2):
            return (table, question, code1)
    return None  # 验证失败

性能验证

在多个标准测试集上的对比实验显示，该方法显著提升了模型性能：

训练数据配置	WikiTQ准确率	TAT-QA准确率
原始benchmark数据	46.2%	49.4%
仅拓展训练数据	50.0%(↑3.8%)	58.6%(↑9.2%)
仅生成训练数据	47.8%(↑1.6%)	55.8%(↑6.4%)
混合训练数据(本专利)	51.0%(↑4.8%)	59.5%(↑10.1%)

与主流方案的横向对比：

模型类型	文档嵌入表格(OTT-QA)	电子表格(Spider)
GPT-3.5	58.3%	62.1%
GPT-4	63.5%	68.9%
CodeLlama-13B	45.2%	59.8%
本专利方案	59.8%	67.3%

典型应用场景

金融领域：高频交易策略回测中，模型可同时处理PDF格式的财报表格和CSV格式的交易数据，自动提取关键指标并生成可视化报告。

医疗场景：处理包含结构化表格的医学论文和电子病历系统导出的Excel数据，辅助研究人员快速定位关键临床数据。

开发者实施指南

环境配置：

!pip install pandas==2.0.3 transformers==4.30.0
!git clone https://github.com/example/table-llm.git

API调用示例：

from table_llm import TableProcessor

# 初始化处理器
processor = TableProcessor(mode="mixed")  # 支持混合格式

# 文档嵌入表格处理
doc_result = processor.query(
    table=word_table, 
    question="提取近三年营收增长率",
    format="document"
)

# 电子表格处理
excel_result = processor.execute(
    table=excel_data,
    operation="MERGE sheets[1-3] BY date"
)

典型错误规避：

1. 避免文档嵌入表格超过500个token（影响注意力机制效果）
2. 电子表格操作需明确指定目标行列范围（防止内存溢出）
3. 混合训练时保持文档与电子表格数据1:1比例

专利信息
申请人：北京智谱华章科技有限公司 | 申请号：CN202410340959.3 | 发明名称：表格数据处理大语言模型的训练方法、装置、介质及设备