Tabular-LLM

Tabular-LLM

表格智能数据集的收集与LLM模型优化

此项目利用Alpaca-CoT平台,集合和整理多种表格智能任务的数据集,并对现有的大型语言模型进行微调,以提升其对表格数据的理解和处理能力。主要涵盖表格问答和表格-文本生成等任务。项目提供开源训练代码和格式统一的表格数据,并开放训练模型,助力研究者复现及优化表格智能任务。

Tabular LLM表格智能Alpaca-CoTLLM微调平台Github开源项目

Tabular-LLM 项目介绍

Tabular-LLM 是一个旨在提升大型语言模型(LLM)在处理表格数据方面能力的创新项目。此项目基于 Alpaca-CoT 项目,专注于表格智能任务的数据收集与模型微调,目标是打造能够高效处理和理解表格数据的专用 LLM。

项目背景

以 ChatGPT 为代表的 LLMs 对自然语言处理研究领域产生了巨大影响。在表格智能任务方面,通过初步研究发现,ChatGPT 在表格绘制、表格修改、表格问答、文本-表格制作、表格事实验证和表格-文本生成等方面已经展现出潜力。然而,现有的 LLMs 主要以 Markdown 格式表征表格,对于更复杂的表格结构支持有限。同时,市场上针对表格任务的数据集稀缺,这使得开发者难以在不同应用场景中复现和强化这些模型的表格处理能力。

项目动机

即便 LLMs 已经具备处理基本表格任务的能力,但它们在处理复杂任务和表征不同类型的表格上仍存在挑战。Tabular-LLM 项目计划通过以下途径改善 LLM 的表格处理性能:

  1. 表格表示方法的探索:研究如何最优地将表格数据转化为文本序列,以便被模型理解。不同的表格类型会使用特定的格式进行表示,如 Markdown、HTML 和 Latex 格式等。

  2. 数据集的收集与整理:本项目积极收集不同类型的表格智能任务数据集,并将原始数据转化为适合模型微调的格式,为模型的指令微调提供多样的数据基础。

  3. 开源模型与测试:利用整理的数据集微调 Alpaca-CoT 等开源模型,构建针对表格任务的 LLM。还计划对这些模型的表现进行深入分析,以优化处理表格的能力。

表格的表示方法

要让 LLM 理解表格信息,关键在于选择合适的表示方法。项目探讨了多种表格类型:

  • 垂直表格:数据沿垂直方向排列。
  • 水平表格:数据沿水平方向排列。
  • 层级表格:包含合并单元格的复杂表格。
  • 复杂表格:表头和数据可分布在任意位置的表格。

对于每一种表格类型,需要选择合适的表示方法,比如常用的 Markdown 格式适用于简单表格,而包含合并单元格的层级表格则可能更适合用 HTML 格式表示。

样本格式

项目使用了更新的样本格式来提高数据的表达和使用效率。每个样本包含的关键信息如下:

  • item_id:样本的唯一标识。
  • input:包含任务指令和输入内容。
  • output:模型的标准输出。
  • table_rows:表格的行数据。
  • table_repr:表格的文本表示。
  • table_type:表格的类型。

数据汇总与开源

Tabular-LLM 项目提供了多个不同任务相关的数据集和微调后的模型。项目的最新更新增加了多种任务的数据,并对现有数据集进行了改进。通过开源的方式,社区研究者可以在 Huggingface 上下载这些数据和模型,便于进一步的研究和应用。

未来计划

项目计划继续完善数据集,增强表格智能模型的能力,优化表格表示方法,以及探索在具体应用场景中的有效策略。期待该项目能够为开源社区提供更加丰富的数据基础和技术指导,为特定行业的表格智能应用落地提供支持。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多