Probing How Scalable Table Data Enhances General Long-Context Reasoning
作者: Huaibing Xie, Guoliang Zhao, Yang Liu, Shihan Dou, Siming Huang, Yanling Xiao, Shaolei Wang, Yiting Liu, Cheng Zhang, Shaofan Liu, Pluto Zhou
分类: cs.CL
发布日期: 2026-03-23
💡 一句话要点
TableLong：利用可扩展表格数据增强大语言模型的长文本推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长文本推理 大语言模型 表格数据 强化学习 数据增强
📋 核心要点
- 现有大语言模型在长文本推理方面面临挑战，缺乏对有效数据类型的深入研究。
- 论文提出TableLong，利用结构化表格数据中蕴含的周期性依赖关系增强长文本推理能力。
- 实验表明，TableLong在多个长文本基准测试中显著提升了LLM的推理性能，平均提升8.24%。
📝 摘要（中文）
随着现实世界任务日益复杂，长文本推理已成为大语言模型（LLMs）的核心能力。然而，鲜有研究探索哪种数据类型对于长文本推理有效以及原因。我们发现具有周期性结构的结构化表格数据在长文本推理方面显示出强大的潜力。受此观察的启发，我们使用互信息对表格依赖结构进行了数学分析，揭示了表格数据中周期性的非消失依赖关系。此外，我们系统地分析了结构化表格数据的能力，进行了相关的缩放实验，并验证了其增强长文本推理的潜在机制，从而产生了一些有意义的见解。利用这些见解，我们提出了一个简单但可扩展的pipeline（TableLong），用于合成高质量、多样化和可验证的结构化表格数据，以通过强化学习来提升长文本推理能力。大量的实验结果表明，表格数据显著增强了LLM在多个长文本基准测试中的长文本推理能力（平均+8.24%），甚至提高了在领域外基准测试中的性能（平均+8.06%）。我们希望我们的见解能为有效的后训练数据提供实践指导，以增强LLM中的长文本推理能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有大语言模型在处理长文本推理任务时，缺乏对不同类型数据的有效利用策略。特别是，哪些类型的数据能够更有效地提升模型的长文本推理能力，以及其背后的原因，仍然缺乏深入的研究。现有方法往往依赖于通用的大规模语料库，而忽略了特定结构化数据可能蕴含的推理潜力。
核心思路：论文的核心思路是利用结构化表格数据中存在的周期性依赖关系来增强大语言模型的长文本推理能力。作者观察到，表格数据由于其固有的结构化特性，能够提供一种清晰且可预测的依赖关系，这有助于模型学习和推理长距离的上下文信息。通过强化学习合成高质量的表格数据，并将其用于模型的后训练，可以有效地提升模型在长文本推理任务上的表现。
技术框架：TableLong框架主要包含以下几个阶段：1) 表格数据分析：使用互信息等方法对表格数据的依赖结构进行数学分析，揭示其周期性非消失依赖关系。2) 数据合成：基于强化学习，生成高质量、多样化和可验证的结构化表格数据。3) 模型训练：使用合成的表格数据对大语言模型进行后训练，提升其长文本推理能力。4) 评估验证：在多个长文本基准测试中评估模型的性能，并进行领域外泛化能力的验证。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 发现了结构化表格数据在增强长文本推理方面的潜力，并从理论上分析了其原因。2) 提出了一个简单但可扩展的TableLong pipeline，用于合成高质量的表格数据，并将其用于模型的后训练。3) 通过实验验证了TableLong在多个长文本基准测试中的有效性，并证明了其具有良好的领域外泛化能力。
关键设计：在数据合成阶段，作者使用强化学习来生成表格数据，奖励函数的设计至关重要，需要保证生成数据的质量、多样性和可验证性。在模型训练阶段，需要选择合适的训练策略和超参数，以充分利用表格数据中的信息。此外，作者还进行了缩放实验，研究了不同规模的表格数据对模型性能的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TableLong在多个长文本基准测试中显著提升了LLM的推理能力，平均提升8.24%。更重要的是，该方法还提高了模型在领域外基准测试中的性能，平均提升8.06%，表明其具有良好的泛化能力。这些结果充分证明了结构化表格数据在增强长文本推理方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要长文本推理能力的各种场景，例如金融分析、法律文档处理、科学研究等。通过利用结构化表格数据，可以显著提升大语言模型在这些领域的应用效果，提高工作效率和决策质量。未来，该方法还可以扩展到其他类型的结构化数据，进一步提升模型的推理能力。
📄 摘要（原文）
As real-world tasks grow increasingly complex, long-context reasoning has become a core capability for Large Language Models (LLMs). However, few studies explore which data types are effective for long-context reasoning and why. We find that structured table data with periodic structures shows strong potential for long-context reasoning. Motivated by this observation, we mathematically analyze tabular dependency structures using mutual information, revealing periodic non-vanishing dependencies in table data. Furthermore, we systematically analyze the capabilities of structured table data, conduct relevant scaling experiments, and validate its underlying mechanisms for enhancing long-context reasoning, yielding several meaningful insights. Leveraging these insights, we propose a simple yet scalable pipeline(TableLong) for synthesizing high-quality, diverse, and verifiable structured table data to boost long-context reasoning via RL. Extensive experimental results demonstrate that table data significantly enhances the long-context reasoning capability of LLMs across multiple long-context benchmarks (+8.24\% on average), and even improves performance on out-of-domain benchmarks (+8.06\% on average). We hope that our insights provide practical guidance for effective post-training data to enhance long-context reasoning in LLMs.