主要观点总结
本文介绍了微软亚洲研究院在构建产业基础模型方面的最新研究。该研究旨在通过将产业数据智能相关的知识与技能融入大语言模型中，应对各行业数据模型及智能构建方法所面临的挑战。研究员们提出了生成式表数据学习（GTL）框架，展示了在表数据上构建产业基础模型的可行性及其巨大潜力。这些模型不仅能够在各行业部门中执行以语言指令为中心的任务，还可以进行跨任务和跨部门的产业知识提取、数据驱动的预测和逻辑推理。此外，该研究还探讨了产业基础模型的多维度扩展潜力，并展望了其未来的研究和应用前景。
关键观点总结
关键观点1: 微软亚洲研究院提出构建产业基础模型的理念，通过持续预训练将产业数据智能相关的知识与技能融入大语言模型中。
为了解决大语言模型在产业应用中面临的挑战，微软亚洲研究院提出了产业基础模型的概念，并通过生成式表数据学习（GTL）框架展示了一种新的数据智能技术范式。该框架将多行业数据智能相关的知识融入大语言模型中，使其具备在新领域、新数据及新任务上的直接迁移和泛化能力。
关键观点2: GTL框架的应用及效果
研究员们从表数据着手，构建能够横跨不同产业领域的模型，并引入持续预训练阶段来解决大语言模型处理格式化表数据时的挑战。实验结果证明，GTL显著增强了LLaMA模型对表数据的理解能力，并且该框架增强的LLaMA模型在不同领域知识、数据模式和任务之间进行广泛迁移，推动了大语言模型在产业数据智能方面的应用。
关键观点3: 产业基础模型的潜力及未来展望
产业基础模型具有巨大的潜力，可以通过多维度的扩展和应用，如增加数据集的种类和规模、增加模型规模、延长上下文长度等，来提高模型的精度和适应性。此外，产业基础模型的发展将彻底革新产业数据智能的实现方式，重新定义数据科学的用户界面和工具链，催生出创新性的产品和服务。
文章预览
（本文阅读时间：11分钟） 编者按：随着数据量和模型规模的增加，大语言模型在指令执行、知识存储、逻辑推理和编程技能等方面展现出了突破性的能力。然而，大语言模型在产业领域的潜能尚未得到充分挖掘，特别是在满足产业数据分析、推理、预测、决策等数据智能需求方面。如何有效地变革各行业的数据模型及智能的构建方法与应用范式，仍然面临诸多挑战。为应对这些挑战，微软亚洲研究院提出了构建产业基础模型的倡议，其核心理念在于通过持续预训练，将产业数据智能相关的知识与技能融入到大语言模型中。基于这一理念，微软亚洲研究院开发了生成式表数据学习（Generative Tabular Learning，GTL）框架，展示了如何在表数据这一广泛使用的数据表征上，构建具有跨行业、跨数据模式、跨任务的产业基础模型。 尽管大语言模在新闻撰写、
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