"导读：本文将介绍达摩院在大规模表格预训练模型 SPACE-T 上的实践。分享内容主要包括五部分：表格问答的背景及技术趋势大规模表格预训练模型 SPACE-T SPACE-T @ ModelScope SPACE @ ModelScope 总结和展望分享嘉宾｜黎槟华阿里巴巴算法专家编辑 ...."

Fork me on GitHub

AIPreacher
AI发布小助手
• 0 回帖 • 631 浏览 • 1 年前

大规模表格预训练模型 SPACE-T

以下文章来源于 https://zhuanlan.zhihu.com/p/622616839

导读： 本文将介绍达摩院在大规模表格预训练模型 SPACE-T 上的实践。

分享内容主要包括五部分：

表格问答的背景及技术趋势
大规模表格预训练模型 SPACE-T
SPACE-T @ ModelScope
SPACE @ ModelScope
总结和展望

分享嘉宾｜黎槟华阿里巴巴算法专家

编辑整理｜张少华信雅达科技

出品社区｜DataFun

01/表格问答的背景及技术趋势

TableQA 和 Text2SQL 等相关模型技术，近些年在学术界受到了很大的关注。为什么要关注表格问答或者 Text2SQL 这样的内容？其实这有一个相关的背景，在具体的落地业务里面，企业在做智能化过程中会面临一个问题，对于企业里面的相关知识文档以及数据，以各种形态进行存放，比如表格等，这样逐步构成了企业数据库和数据中台，从而衍生出 OA 等企业信息化系统。但是如何从这些大规模的数据中得到一些企业的决策信息或者达到降本增效的功能，这时候需要做各种知识图谱、对话相关的智能系统，如：智能对话、智能 BI 分析。

各行业企业花费了大量资源搭建了企业的数据中台，支撑了企业信息化系统。但是仍需要花费大量精力重头梳理相关业务知识（知识图谱流程、问答、对话等），才能构建起企业智能化系统。这样就面临一个挑战：能否利用企业数据中台直接构建智能化系统？

对于企业来说，常见的一些文档表格、网页表格以及关系型数据库都是二维的表信息。如果能够直接利用这些数据进行智能化系统构建，可以大幅度降低相关的成本。

**表格问答技术（TableQA）**利用模型将自然语言转换为 SQL 查询语言，允许用户使用自然语言与表格知识直接交互并返回直观、流畅、忠实的结果。用户通过语音或者文本进行提问，通过自然语言的理解最终形成相关的 SQL 语句，通过对话管理做状态追踪和策略优化，然后去查询相关的知识库及 API，根据得到的内容通过自然语言生成问题答案。上述的这个流程就是表格问答的核心链路。

表格问答常见的应用示例就是智能客服的对话，也是我们日常生活中会经常接触到的一个案例。

Text-to-SQL 的目的是将一个自然语言问题转换为相应的可执行结构语句（SQL），也是近几年一个热度持续升高的技术，并且榜单的争夺也非常激烈。技术发展也由最初的单表单轮发展到现在的表格预训练模式。

学术模型落地到实际应用场景会有一些鸿沟，下面罗列了部分示例来说明各个场景的数据特点以及他们要实现的业务诉求。

概括来说,实现表格对话落地面临的主要问题有四点：效果、成本、效率、语言。

以上内容主要介绍了表格对话的一些相关技术背景以及落地技术难点等，接下来我们介绍大规模表格预训练模型 SPACE-T，通过这个模型来解答上面落地的一些问题。

02/大规模表格预训练模型 SPACE-T

要实现大规模表格预训练模型，需要至少两方面的要求，首先需要有大规模的数据，其次要有预训练相关的技术才能支撑我们去得到大模型预训练模型。之后，我们可以使用模型强大的泛化能力来解决模型效果问题，如鲁棒问题、效果问题、领域迁移问题等，这样才能在实际业务中落地应用。

首先对于数据，阿里云对全行业进行了 17 个类别划分，收集了亿级表格。这为我们进行模型的预训练提供了丰富的多行业数据，并且数据质量非常高，这样训练出来的表现效果相应也会很好。

对于模型部分，有两个挑战，**第一就是标注的数据成本高，第二是业务场景表格知识独立。**如果按照之前的训练模型，那么这个模型只能应用于某个领域。能否让模型学会使用表格的知识，而非将表格的知识记忆在模型的参数里，即将问题及表格的 Schema 相关的数据输入到模型，将表格内容和问题做一些关联，借助表格内容理解问题在问什么，这样的结果是学会了一种如何使用表格信息的能力，非单一训练数据应对的能力。这样可以通过丰富的问题和表格形态使得模型有了非常好的开箱即用能力。因而在面对一个新的业务时候，对于从未见过的表格数据，模型可以理解表格和数据之间的关系，得到具体的 SQL。

综上来说，**SPACE-T 通过 Linking Loss 和 Schema Loss 学会如何理解将表格内容和问题，如何将这两者映射输出 SQL。**这样在实际中就可以解决上述模型遇到的两个问题。

达摩院 TableQA 不光在预训练模型上做了很多工作，同时对于下游模型做了很多探索，并达到了领先。

SPACE-T 落地到阿里云智能客服后，做了很多领域的应用，如金融、政务、零售等。

阿里云智能客服的表格问答引擎大幅度降低了运营成本，通过将相关的表格数据转换，再上传绑定到通用模型上，一分钟就可以构建问答，不需要标注训练数据，一键训练易上手。

阿里云智能客服的表格问答引擎的能力范围从类型和支持的问法都比较广泛。

前面主要讲了 SPACE-T 模型本身的内容以及相关的落地能力。接下来主要讲 SPACE 家族。

03/SPACE-T @ ModelScope

首先可以通过社区直接搜索 SPACE-T 或者 SQL 找到预训练模型。

同时可以在线体验 SPACE-T 的能力。在线体验内置了多个领域表格样例，用户可以直接点击更换体验，开发者也可以用代码加载自己的体验。另外 SPACE-T 在线体验内置了内存数据库，用户的问题转换为 SQL，可以返回 SQL 执行结果，开发者也可以通过代码对接自己的数据库。SPACE-T 输出结构化的语句信息，用户可以根据需求转换为可读的 SQL、可执行 SQL 等。

下图从体验、开发到定制来阐述了如何使用 SPACE-T。体验可以在社区站点直达模型，同时提供在线开发环境对 SPACE-T 等模型进行相关开发，最后模型开放了好多接口以满足定制化要求。

04/SPACE @ ModelScope

SPACE-T 是 SPACE 家族中的一员，SPACE-T 主要提供大规模表格预训练模型，还有其他如对话、文档模型等，一起来赋能企业智能化相关内容。

以下以对话模型为例进行介绍。提出利用半监督预训练，充分结合有标和无标对话数据进行训练。

有监督就是采用有监督的数据进行大规模训练，实际情况中，有标注的数据量其实有限，更多的是采用无监督的方式，通过大规模的无监督数据去做训练，中间过程也包含半监督，高质量的有监督数据和大量的无监督数据以及目标明确的训练，通过 Transfer Learing 得到的结果就是目前的 SPACE 对话模型的核心过程。