目录

一、针对Baseline的方案分析

1.Baseline方案的优点：

2.Baseline方案的不足：

二、针对Baseline方案修改的提分思路

   1.扩展数据生成策略：

     2.优化数据表示：

     3.模型选择与调优：

三、赛题核心考察什么？

进阶要点1：复杂问题的数据构建

进阶要点2：时间处理与推理

进阶要点3：性能与效率优化

四、进阶方法和思路分享

进阶思路1：多类型复杂问题自动化生成

进阶思路2：Agent思想在数据生成中的应用

进阶思路3：多模态/多源信息融合（未来展望）

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一、针对Baseline的方案分析

在Baseline中，我们参考了模型蒸馏的思想，通过编程生成问题和使用“教师模型”生成答案来构建SFT数据集，并进行LoRA微调。

1.Baseline方案的优点：

• 数据质量可靠：通过编程生成确定性问题和教师模型生成对应答案，一定程度保障了SFT数据集的准确性和可靠性。

• 可控性强：问题生成过程可控，可以根据赛题要求灵活调整问题类型和复杂度。

• 符合赛题要求：通过微调实现模型能力提升，有效克服了平台不支持Agent功能的限制。

• 模型蒸馏实践：利用更强大的模型来提升小模型在特定任务上的表现。

2.Baseline方案的不足：

• 复杂问题处理能力有限：Baseline主要侧重于单字段查询，对于多条件筛选、跨行计算、时间推理、复杂单位换算等复杂问题，其生成的数据集可能不足以充分训练模型。

• 数据多样性不足：生成的问题类型相对单一，可能无法覆盖用户在实际场景中提出的所有复杂查询。

• 教师模型依赖性：教师模型的性能和调用成本会直接影响数据生成的效率和质量。

• 数据量限制：如果教师模型调用有成本或速度限制，大规模数据生成可能受影响。

• 未充分利用表格结构信息：简单地将表格行文本化，可能没有充分利用表格的结构信息和字段间的内在联系。

  二、针对Baseline方案修改的提分思路（以下代码基于pycharm编写的script1.py代码实现）

  针对Baseline方案的不足，我们可以从以下几个方面进行修改和优化：

   1.扩展数据生成策略：

• 复杂问题模板化：针对赛题中提及的多种复杂问题类型（多条件筛选、跨行计算、时间推理、复杂时间范围过滤、缺失数据处理、复杂单位换算），设计更复杂的编程模板来生成问题。例如：标准化时间格式（兼容多种格式，确保无NaT残留），处理空值/无效值，特殊处理纯数字格式等。

  

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• 答案自动化验证/生成：对于复杂问题，尝试编写更智能的脚本来计算或验证答案，甚至可以构建一个小型的规则引擎来确保答案的正确性，减少对教师模型的完全依赖。

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• 多轮对话模拟：模拟用户进行多轮对话的场景，生成包含上下文信息的问答对，提升模型的对话理解能力。

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     2.优化数据表示：

• 结构化Prompt：在向教师模型提问时，不仅仅是简单文本化表格数据，可以尝试更结构化的Prompt设计，例如将表格数据转换为Markdown表格、CSV字符串或JSON格式，并明确告知模型表格的列名和含义，帮助模型更好地理解表格结构。

• 引入Schema信息：在Prompt中加入表格的Schema信息（字段名、数据类型、可能的取值范围等），引导模型进行更准确的推理。

     3.模型选择与调优：

• 探索不同规模模型：在LoRA微调时，尝试不同参数量的基础模型，根据“回答响应时长”和“回答信息传达效率”指标，找到准确率与速度的最佳平衡点。

• LoRA参数优化：调整LoRA的秩（r）、alpha值（lora_alpha）以及dropout率等参数，以找到最优的微调配置。

• Python数据处理库文档：熟练使用Pandas等库进行数据筛选、聚合、时间计算等操作，以便编程生成复杂问题的答案。

三、赛题核心考察什么？

赛题的核心考察点在于参赛者对结构化数据理解、大模型微调技术和性能优化的综合能力。具体来说：

• 表格语义理解：模型能否准确理解表格中各个字段的含义，以及字段之间的关联。

• 复杂推理能力：模型能否基于表格数据进行多条件筛选、跨行计算、时间推理等复杂操作。

• 数据构建能力：在平台限制下，如何高效、高质量地构建微调数据集是关键。

• 模型优化能力：如何在保证准确率的前提下，优化模型的响应速度和生成效率。

进阶要点1：复杂问题的数据构建

Baseline主要关注单字段查询，但赛题明确提出了多条件筛选、跨行计算、时间推理等复杂问题。要让模型处理这些问题，必须在训练数据集中包含这些类型的问答对。这需要我们设计更复杂的逻辑来生成问题和对应的准确答案。

资料推荐：

• SQL-to-Text/Text-to-SQL数据集：这类数据集通常包含自然语言问题和对应的SQL查询，可以从中学习如何将自然语言问题映射到结构化查询，反之亦然。例如Spider、WikiSQL等。

• 表格问答（Table QA）论文：搜索关于“Table QA”、“Semantic Parsing on Tables”等关键词的最新论文，了解如何处理表格中的复杂推理。

• Python数据处理库文档：熟练使用Pandas等库进行数据筛选、聚合、时间计算等操作，以便编程生成复杂问题的答案。

进阶要点2：时间处理与推理

赛题中包含大量时间相关的查询，如“停留时长”、“延误后新开点时间”等。这要求模型不仅能识别时间信息，还能进行准确的时间计算和推理。时间格式的统一化处理是基础，更重要的是如何将时间逻辑融入到问答对的生成中。

资料推荐：

• Python datetime模块文档：深入学习Python中处理日期和时间的标准库，掌握时间解析、格式化、计算等功能。

• 时间序列分析基础：了解时间序列数据的特点和处理方法，虽然本赛题不是严格的时间序列预测，但对时间概念的理解有帮助。

• 自然语言处理中的时间信息抽取：相关论文和技术文章，了解如何从非结构化文本中识别和标准化时间表达式。

进阶要点3：性能与效率优化

除了准确率，赛题对“回答响应时长”和“回答信息传达效率”也有明确要求。这意味着即使模型准确率高，如果响应速度慢或输出冗余，也会影响最终得分。选择合适的模型大小、优化微调策略、以及可能的推理优化都是考虑点。

资料推荐：

• 模型剪枝、量化、蒸馏：了解这些模型压缩和加速技术，虽然蒸馏已在Baseline中使用，但可以探索更高级的蒸馏方法。

• 大模型推理优化框架：如OpenVINO、ONNX Runtime等，虽然可能不直接在讯飞MaaS平台使用，但了解其原理有助于理解推理优化的方向。

• LoRA参数调优指南：学习如何调整LoRA的秩、alpha值等，以在性能和效率之间找到平衡。

四、进阶方法和思路分享

本部分将介绍一些可以帮助您在赛题中脱颖而出，实现“上分”的进阶方案和思路。

进阶思路1：多类型复杂问题自动化生成

方案框架及说明： 我们可以构建一个更智能的数据生成器，它能够根据表格数据和预定义的问题类型，自动化生成多样化、高质量的复杂问答对。

1. 问题模板库扩展：

   • 多条件筛选：例如，遍历“候车厅”和“开点”字段，生成“在{候车厅}候车，发车时间晚于{时间}的列车有哪些？”。

   • 跨行计算：识别始发站和终到站相同的列车对，计算其运行时间（到点-开点），然后生成“从{始发站}到{终到站}的列车中，哪趟运行时间最短？”

   • 时间推理：针对“到点”和“开点”字段，生成“{车次}列车在{站名}的停留时长是多久？”

   • 缺失数据处理：筛选出特定字段缺失的行，生成“{字段}为'无数据'的车次有哪些？”

   • 复杂单位换算：设计时间加减逻辑，生成“{车次}列车的开点时间为{开点}，若延误{延误时间}，新的开点时间是几点？”

2. 答案自动化生成/验证：

   • 对于每种复杂问题模板，编写对应的Python函数（基于Pandas等）来从原始表格数据中计算出准确的答案。

   • 这些函数将作为“真实答案生成器”，确保我们SFT数据集中的output字段是完全正确的。

3. 结构化Prompt设计：

   • 在将表格数据传递给教师模型时，可以将其转换为更易于模型理解的结构化文本，例如：

     列车时刻表信息如下：
     车次: K4547/6, 始发站: 成都西, 终到站: 佳木斯, 到点: 23:40:00, 开点: 00:12:00, 候车厅: 综合候乘中心，高架候车区西区, 检票口: 1B, 站台: 2
     车次: Z362, 始发站: 乌鲁木齐, 终到站: 南通, 到点: 00:10:00, 开点: 00:21:00, 候车厅: 综合候乘中心，高架候车区西区, 检票口: 5B, 站台: 5
     ...
     
     请根据上述信息，回答以下问题：
     问题：在综合候乘中心候车、发车时间晚于08:00的列车有哪些？

   • 同时，在Prompt中明确要求教师模型输出答案的格式，例如JSON，并可以要求它给出推理步骤。

参考伪代码（答案自动化生成示例）：

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

def calculate_stop_duration(row):
    """计算列车在某站的停留时长"""
    try:
        arrival_time_str = str(row['到点'])
        departure_time_str = str(row['开点'])

        if arrival_time_str == '无数据' or departure_time_str == '无数据':
            return "无数据"

        # 处理跨天情况，假设到点是前一天，开点是后一天
        arrival_time = datetime.strptime(arrival_time_str, '%H:%M:%S')
        departure_time = datetime.strptime(departure_time_str, '%H:%M:%S')

        if departure_time < arrival_time:
            # 跨天，开点时间加一天
            departure_time += timedelta(days=1)

        duration = departure_time - arrival_time
        hours, remainder = divmod(duration.seconds, 3600)
        minutes, seconds = divmod(remainder, 60)
        return f"{hours}小时{minutes}分钟"
    except Exception as e:
        return f"计算错误: {e}"

# 示例：生成时间推理问题和答案
# for idx, row in data.iterrows():
#     question = f"{row['车次']}次列车在{row['始发站']}的停留时长是多久？"
#     answer = calculate_stop_duration(row)
#     sft_data.append({"instruction": question, "output": answer})

进阶思路2：Agent思想在数据生成中的应用

虽然讯飞星辰MaaS平台不支持直接部署Agent，但我们可以在数据生成阶段引入Agent的思想，让数据生成过程更加智能和自动化。

1. “问题生成Agent”：

   • 设计一个Agent，其核心能力是根据表格数据和赛题要求，自主思考并生成多种类型的问题（包括简单和复杂问题）。

   • 这个Agent可以包含一个“工具调用”模块，例如调用一个Pandas脚本工具来执行数据查询或计算，以生成复杂问题的正确答案。

   • Agent的输出就是高质量的问答对。

2. “答案验证Agent”：

   • 构建另一个Agent，其任务是接收一个问题和模型生成的答案，然后根据原始表格数据来验证答案的正确性。

   • 这可以用于对教师模型生成的答案进行二次校验，进一步提升SFT数据集的质量。

思路点拨：

• ReAct (Reasoning and Acting) 框架：可以参考ReAct等Agent框架，让模型在生成问题或答案时，模拟“思考”（Reasoning）过程，并决定是否需要“行动”（Acting，如调用数据查询工具）。

• Few-shot prompting：在调用教师模型时，提供少量高质量的复杂问题和答案示例，引导模型更好地理解任务并生成符合要求的输出。

进阶思路3：多模态/多源信息融合（未来展望）

虽然当前赛题仅限于结构化表格数据，但从长远来看，智能交通问答系统可能需要处理多模态信息（如车站布局图、语音播报）或多源信息（如实时延误信息、天气数据）。

思路点拨：

• 图像理解：如果未来赛题包含车站布局图，可以利用多模态大模型进行图像理解，回答“检票口5B在哪个区域？”等问题。

• 实时数据接入：如果能获取实时列车运行数据，模型可以回答更动态的问题，如“KXXX次列车目前是否晚点？”。这需要API集成和实时数据处理能力。