Scalable In-Context Learning on Tabular Data via Retrieval-Augmented Large Language Models

📄 arXiv: 2502.03147v1 📥 PDF

作者: Xumeng Wen, Shun Zheng, Zhen Xu, Yiming Sun, Jiang Bian

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-05

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出检索增强的大语言模型，解决表格数据上上下文学习的扩展性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 表格数据 上下文学习 大语言模型 检索增强 指令调优

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的表格上下文学习方法受限于LLM的序列长度，难以处理大规模表格数据，导致其只能应用于少样本场景。
  2. 论文提出了一种检索增强的LLM框架，通过定制的检索模块和检索引导的指令调优，使LLM能够有效利用大规模表格数据。
  3. 实验结果表明，该方法在69个数据集上显著提升了性能，并展现出良好的扩展性，验证了语言作为表格数据学习接口的潜力。

📝 摘要（中文）

最近的研究表明，通过在表格数据上进行后训练定制的大语言模型(LLMs)可以获得通用的表格上下文学习(TabICL)能力。这些模型能够有效地跨不同的数据模式和不同的任务领域进行迁移。然而，由于LLM的序列长度限制，以纯文本表示的表格实例会消耗大量的tokens，现有的基于LLM的TabICL方法被限制在少样本场景中。为了解决这个限制，并为任何数据大小实现可扩展的TabICL，我们提出了一种为表格数据定制的检索增强LLM。我们的方法结合了一个定制的检索模块，以及用于LLM的检索引导指令调优。这使得LLM能够有效地利用更大的数据集，在69个广泛认可的数据集上实现了显著的性能提升，并展示了有希望的扩展行为。与最先进的表格模型的广泛比较表明，虽然基于LLM的TabICL在整体性能上仍然落后于经过良好调优的数值模型，但它在有限的上下文中发现了强大的算法，增强了集成多样性，并在特定的数据集上表现出色。这些独特的属性突出了语言作为一种通用且易于访问的可扩展表格数据学习接口的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大语言模型（LLM）的表格数据上下文学习（TabICL）方法，由于LLM的序列长度限制，无法处理大规模表格数据，只能在少样本场景下应用。表格数据以文本形式输入LLM时，会消耗大量tokens，进一步加剧了序列长度的限制。因此，如何扩展LLM在表格数据上的上下文学习能力，使其能够处理任意大小的数据集，是一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用检索增强的方法，将大规模表格数据存储在外部知识库中，然后通过检索模块选择与当前任务相关的少量样本，作为LLM的上下文输入。这样可以有效地减少LLM需要处理的tokens数量，从而突破序列长度的限制，实现可扩展的TabICL。此外，论文还采用了检索引导的指令调优方法，进一步提升LLM利用检索结果的能力。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：1) 检索模块：负责从大规模表格数据集中检索与当前任务相关的样本。该模块可以采用各种检索算法，例如基于相似度的检索或基于语义的检索。2) LLM模块：接收检索模块返回的样本作为上下文输入，然后根据上下文信息完成指定的任务。该模块采用指令调优的方式进行训练，使其能够更好地利用检索结果。整个流程如下：首先，给定一个表格数据任务，检索模块从外部知识库中检索相关样本；然后，LLM模块接收检索到的样本和任务描述，生成最终的预测结果。

关键创新：该论文的关键创新在于将检索增强技术应用于表格数据的上下文学习，并提出了检索引导的指令调优方法。与传统的TabICL方法相比，该方法可以处理任意大小的数据集，并且能够更好地利用外部知识。此外，检索引导的指令调优方法可以有效地提升LLM利用检索结果的能力，从而进一步提升性能。

关键设计：在检索模块中，论文可能采用了基于向量相似度的检索方法，将表格数据编码为向量，然后计算向量之间的相似度。在LLM模块中，论文可能采用了Transformer架构的LLM，并使用交叉熵损失函数进行训练。检索引导的指令调优可能涉及到设计特定的指令模板，例如“根据以下检索到的样本，预测目标变量的值”。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中应该有更详细的描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在69个广泛认可的数据集上实现了显著的性能提升，并展示了有希望的扩展行为。虽然基于LLM的TabICL在整体性能上仍然落后于经过良好调优的数值模型，但它在有限的上下文中发现了强大的算法，增强了集成多样性，并在特定的数据集上表现出色。例如，在某些数据集上，该方法超越了传统的表格数据模型。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种表格数据分析任务，例如金融风险评估、医疗诊断预测、客户行为分析等。通过利用大规模表格数据和LLM的强大推理能力，可以提升预测精度和效率，为决策提供更可靠的依据。未来，该方法有望成为一种通用的表格数据学习框架，促进表格数据分析领域的智能化发展。

📄 摘要（原文）

Recent studies have shown that large language models (LLMs), when customized with post-training on tabular data, can acquire general tabular in-context learning (TabICL) capabilities. These models are able to transfer effectively across diverse data schemas and different task domains. However, existing LLM-based TabICL approaches are constrained to few-shot scenarios due to the sequence length limitations of LLMs, as tabular instances represented in plain text consume substantial tokens. To address this limitation and enable scalable TabICL for any data size, we propose retrieval-augmented LLMs tailored to tabular data. Our approach incorporates a customized retrieval module, combined with retrieval-guided instruction-tuning for LLMs. This enables LLMs to effectively leverage larger datasets, achieving significantly improved performance across 69 widely recognized datasets and demonstrating promising scaling behavior. Extensive comparisons with state-of-the-art tabular models reveal that, while LLM-based TabICL still lags behind well-tuned numeric models in overall performance, it uncovers powerful algorithms under limited contexts, enhances ensemble diversity, and excels on specific datasets. These unique properties underscore the potential of language as a universal and accessible interface for scalable tabular data learning.