幼米推结构化数据大模型Xiaomi-TabLDM：开启表格数据Scaling Law

徐炜

2026-09-08 01:06:33

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主题内容提要

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据介绍，，，，，该模型以单一预训练模型、统一默认配置直接适配分歧表格数据集，，，，，无需针对每个工作沉新训练、调参或后置集成，，，，，即可实现分类与回归预测。。。。。持久以来，，，，，金融、医疗、造作、物流等领域大量主题数据以表格大局存在，，，，，但传统表格机械进建通常必要针对每一个新数据集沉新训练、调参甚至集成模型，，，，，存在屡次训练及版本治理等繁沉的部署价值。。。。。Xiaomi-TabLDM 旨在将“一次预训练、跨工作使用”的基础模型范式带入结构化数据领域。。。。。该模型从三个方向推动表格基础模型能力。。。。。预训练方面，，，，，Xiaomi-TabLDM 齐全基于结构因果模型（SCM）天生的大规模合成数据进行预训练，，，，，覆盖分歧数据规模、变量类型、依赖关系和函数关系，，，，，扩大预训练工作散布。。。。。模型架构方面，，，，，引入双流特点分组（dual-stream feature grouping）、轻量级把稳力残差（lightweight Attention Residual）和稀少混合专家（sparse Mixture-of-Experts），，，，，从分歧粒度建模特点关系，，，，，通过稀少专家扩大模型容量。。。。。推理方面，，，，，该模型进一步索求了 Test-Time Scaling，，，，，在维持预训练模型参数不变的情况下，，，，，通过增长推理阶段推算量持续提升预测机能。。。。。在四大公开基准评测中，，，，，Xiaomi-TabLDM 均跻身第一梯队。。。。；；；；；；；；毓槟芰Σ⑼蛊穑涸 OpenML-CTR23 回归榜排名第一；；；；；；；；在 TALENT、TabArena 和 BCCO 的回归工作中均排名第二；；；；；；；；在 TALENT 二分类工作中同样排名第一。。。。。在机能与效能的平衡上，，，，，以 TabArena 回归工作为例，，，，，Xiaomi-TabLDM 获得第二高 Elo 评分的同时，，，，，训练功夫比排名第一的 TabFM 削减 82%，，，，，预测功夫削减 68%（Elo 评分原为国际象棋等级分造度，，，，，此处用于衡量模型在基准测试中的相对机能排名）。。。。。在真实工业场景验证中，，，，，Xiaomi-TabLDM 相比传统机械进建展示出更高的预测精度和跨工况适应能力。。。。。资料机能预测场景下，，，，，该模型无需微调即可将预测精度提升 130%，，，，，削减约 90% 的无效试模与装机测试。。。。。零件沉量预测场景中，，，，，相比 XGBoost，，，，，失误样本比例降低约 31%。。。。。出产组分预测场景中，，，，，均匀误差相比 XGBoost 降低约 54%；；；；；；；；当出产工况产生变动时，，，，，仅补充约 30 条新工况样本作为高低文，，，，，即可将均匀误差降低约 62%。。。。。

?作者：郝彩艳撰 · 更新于 2026-09-08 01:06:33

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