論文の概要: TableGPT-R1: Advancing Tabular Reasoning Through Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20312v2
• Date: Thu, 25 Dec 2025 12:35:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-29 13:23:29.814369
• Title: TableGPT-R1: Advancing Tabular Reasoning Through Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: TableGPT-R1:強化学習による語彙推論の促進
• Authors: Saisai Yang, Qingyi Huang, Jing Yuan, Liangyu Zha, Kai Tang, Yuhang Yang, Ning Wang, Yucheng Wei, Liyao Li, Wentao Ye, Hao Chen, Tao Zhang, Junlin Zhou, Haobo Wang, Gang Chen, Junbo Zhao,
• Abstract要約: TableGPT-R1は、システマティック強化学習フレームワーク上に構築された特殊なモデルである。 本手法は, 教師付きアライメントとRLロールアウトの両方に対して, 難成層化エージェント軌道を合成する。 信頼性ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.052232941379884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tabular data serves as the backbone of modern data analysis and scientific research. While Large Language Models (LLMs) fine-tuned via Supervised Fine-Tuning (SFT) have significantly improved natural language interaction with such structured data, they often fall short in handling the complex, multi-step reasoning and robust code execution required for real-world table tasks. Reinforcement Learning (RL) offers a promising avenue to enhance these capabilities, yet its application in the tabular domain faces three critical hurdles: the scarcity of high-quality agentic trajectories with closed-loop code execution and environment feedback on diverse table structures, the extreme heterogeneity of feedback signals ranging from rigid SQL execution to open-ended data interpretation, and the risk of catastrophic forgetting of general knowledge during vertical specialization. To overcome these challenges and unlock advanced reasoning on complex tables, we introduce \textbf{TableGPT-R1}, a specialized tabular model built on a systematic RL framework. Our approach integrates a comprehensive data engineering pipeline that synthesizes difficulty-stratified agentic trajectories for both supervised alignment and RL rollouts, a task-adaptive reward system that combines rule-based verification with a criteria-injected reward model and incorporates process-level step reward shaping with behavioral regularization, and a multi-stage training framework that progressively stabilizes reasoning before specializing in table-specific tasks. Extensive evaluations demonstrate that TableGPT-R1 achieves state-of-the-art performance on authoritative benchmarks, significantly outperforming baseline models while retaining robust general capabilities. Our model is available at https://huggingface.co/tablegpt/TableGPT-R1.
• Abstract（参考訳）: タブラルデータは、現代のデータ分析と科学研究のバックボーンとして機能する。 Supervised Fine-Tuning (SFT)を介して微調整されたLarge Language Models (LLMs)は、そのような構造化データとの自然言語の相互作用を著しく改善しているが、現実のテーブルタスクに必要な複雑で多段階の推論と堅牢なコード実行を扱うには、しばしば不足している。 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、これらの機能を強化するための有望な道を提供するが、表領域での応用は、3つの重要なハードルに直面する: クローズドループコード実行による高品質なエージェント軌道の不足と多様なテーブル構造に対する環境フィードバック、厳密なSQL実行からオープンなデータ解釈までのフィードバック信号の極端に均一性、垂直特殊化中に一般的な知識を破滅的に忘れてしまうリスク。 これらの課題を克服し、複雑なテーブル上での高度な推論を解き放つために、系統的なRLフレームワーク上に構築された特殊な表形式である \textbf{TableGPT-R1} を導入する。 提案手法は,教師付きアライメントとRLロールアウトの両面において,困難なエージェントトラジェクトリを合成する包括的データエンジニアリングパイプラインと,ルールベースの検証と基準付き報酬モデルを組み合わせたタスク適応型報酬システムと,行動正規化によるプロセスレベルのステップ報酬生成と,テーブル固有のタスクを専門化する前に推論を段階的に安定化する多段階トレーニングフレームワークを統合する。 大規模評価では、TableGPT-R1は信頼性ベンチマークにおける最先端のパフォーマンスを達成し、堅牢な汎用能力を保ちながらベースラインモデルを大幅に上回っている。 私たちのモデルはhttps://huggingface.co/tablegpt/TableGPT-R1.comで利用可能です。

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