MotherNet: 基于表格分类的基础超网络
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种基于超网络架构的 MotherNet 模型，通过在训练集上进行一次前向传播生成一个经过训练的子神经网络，用于多类别分类任意表格数据集，并在效率和鲁棒性方面具有竞争力。
本文介绍了Tabular Foundation Models（TabFMs），通过使用预训练的大型语言模型（LLM）在广泛的表格数据集上进行微调，实现了对表格数据的深入理解和普适能力。TabFMs在指导性任务方面表现出优势，并在某些情况下超越了闭源LLMs。此外，当数据有限时，TabFMs表现出了出色的效率和竞争力。最后，探讨了TabFM的局限性和潜在机会，以促进更强大的TabFMs的研究。
