TabFlex: Scaling Tabular Learning to Millions with Linear Attention

📄 arXiv: 2506.05584v1 📥 PDF

作者: Yuchen Zeng, Tuan Dinh, Wonjun Kang, Andreas C Mueller

分类: cs.LG

发布日期: 2025-06-05

备注: 30 pages, ICML 2025

💡 一句话要点

提出TabFlex以解决大规模表格学习效率问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 表格学习 线性注意力 大规模数据 机器学习 数据处理 模型优化 效率提升

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理大规模复杂表格数据集时效率低下，难以满足实际应用需求。
  2. 论文提出的TabFlex通过引入线性注意力机制，显著提升了处理大规模表格数据集的效率和可扩展性。
  3. 实验结果显示，TabFlex在效率上相比TabPFN提升超过2倍，且在多种数据集上超越了25个基线模型。

📝 摘要（中文）

利用大型语言模型（LLMs）的上下文学习能力进行表格分类已受到广泛关注，尤其是在无需训练的情况下适应不同数据集。尽管近期的TabPFN在小规模表格数据集上表现出色，但在处理大规模复杂数据集时却面临挑战。本文通过引入线性注意力机制，提升了TabPFN在大数据集上的效率和可扩展性。我们的模型TabFlex能够高效处理具有数千个特征和数百个类别的表格数据集，能够无缝扩展到数百万个样本。例如，TabFlex在5秒内处理超过一百万样本的扑克手数据集。我们的广泛评估表明，TabFlex在效率上相比TabPFN提升超过2倍，相比XGBoost提升1.5倍，并在多种数据集上超越了25个基线模型。此外，TabFlex在大规模数据集上仍然表现出色，结合降维和数据采样等数据高效技术时，显著降低计算成本。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有表格学习方法在处理大规模复杂数据集时的效率问题，尤其是TabPFN在此类数据集上的性能不足。

核心思路：通过引入线性注意力机制，TabFlex能够在保持模型性能的同时，显著降低计算复杂度，从而提高处理速度和可扩展性。

技术框架：TabFlex的整体架构包括数据预处理、特征提取、线性注意力机制应用和最终分类模块。每个模块相互协作，以实现高效的数据处理和分类。

关键创新：TabFlex的主要创新在于采用线性注意力机制替代传统的复杂度为平方级别的自注意力机制，从而实现了在大规模数据集上的高效处理。

关键设计：在模型设计中，TabFlex使用了优化的损失函数和网络结构，确保在处理数千特征和数百类别时，能够保持高效的计算和准确的分类。

📊 实验亮点

实验结果表明，TabFlex在处理效率上相比TabPFN提升超过2倍，且在与XGBoost的比较中提升1.5倍。此外，TabFlex在25个基线模型中表现优异，展现出强大的处理能力和高效性。

🎯 应用场景

TabFlex的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括金融风控、医疗数据分析和市场营销等。其高效的处理能力和适应性使其能够在大规模数据环境中快速响应，提升决策效率和准确性。未来，TabFlex可能会推动更多基于表格数据的智能应用的发展。

📄 摘要（原文）

Leveraging the in-context learning (ICL) capability of Large Language Models (LLMs) for tabular classification has gained significant attention for its training-free adaptability across diverse datasets. Recent advancements, like TabPFN, excel in small-scale tabular datasets but struggle to scale for large and complex datasets. Our work enhances the efficiency and scalability of TabPFN for larger datasets by incorporating linear attention mechanisms as a scalable alternative to complexity-quadratic self-attention. Our model, TabFlex, efficiently handles tabular datasets with thousands of features and hundreds of classes, scaling seamlessly to millions of samples. For instance, TabFlex processes the poker-hand dataset with over a million samples in just 5 seconds. Our extensive evaluations demonstrate that TabFlex can achieve over a 2x speedup compared to TabPFN and a 1.5x speedup over XGBoost, outperforming 25 tested baselines in terms of efficiency across a diverse range of datasets. Furthermore, TabFlex remains highly effective on large-scale datasets, delivering strong performance with significantly reduced computational costs, especially when combined with data-efficient techniques such as dimensionality reduction and data sampling.