北京
IT时代网9月5日消息，小米正式发布通用表格数据基础大模型Xiaomi-TabLDM并宣布开源，模型权重、代码与技术报告已全部公开。它主打一次预训练之后，无需针对每一份数据集重新训练、调参或做模型集成，就能直接完成分类与回归预测，把基础模型范式带进金融、医疗、制造、物流等大量依赖表格结构化数据的领域。长期以来，表格数据处理依靠XGBoost、LightGBM这类传统机器学习工具，每拿到一份新业务表格就要重新训练调参，多套模型并存的维护成本不低。Xiaomi-TabLDM的目标就是打破一表一模型的现状。技术路线上，整套预训练完全基于结构因果模型生成的大规模合成数据完成，覆盖多样的数据规模、变量类型与函数关系；架构层面引入双流特征分组、轻量级注意力残差与稀疏混合专家机制，在扩大模型容量的同时避免计算量同步暴涨；推理阶段还支持Test-Time Scaling，不改模型参数、靠增加推理算力持续提升预测效果。成绩单上，在TALENT、OpenML-CTR23、BCCO、TabArena四大公开基准评测中，Xiaomi-TabLDM整体跻身第一梯队：OpenML-CTR23回归榜排名第一，TALENT二分类同样第一，BCCO总体第二、TabArena回归任务第二，多项指标超过主流基线方案。效率也有亮点，TabArena回归任务上拿到1900 Elo得分的同时，每1000样本验证耗时仅3.12秒；以TabArena为例，它取得第二高Elo评分的同时，训练时间比排名第一的方案少82%，预测时间减少68%。真实工业场景的验证更能说明问题。材料性能预测场景下无需微调，预测精度提升130%，减少约九成无效试模测试；零件重量预测相比XGBoost失误样本占比下降31%；生产组分预测平均误差降低54%，工况变化时仅需补充约30条新样本作为上下文，平均误差就能再降62%，小样本快速适配优势明显。模型提供scikit-learn兼容接口，可通过pip安装使用。
注：本文综合自IT之家等，文中包含AI辅助创作的内容。
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