MotherNet: 基于表格分类的基础超网络
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。
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